Alfred Oswald

AI & QC & M 4.0: Quantum Cognition für das Team-Management oder von der Macht der Mathematik

(Die in diesem Blog-Beitrag enthaltene recht komplexe Mathematik der Quantenmechanik sowie die dazugehörigen Programme wurden mit der AI-Assistenz von ChatGPT4o1-preview erhalten. ChatGPT4o wurde für die Überprüfung des Blog-Beitrages verwendet. Der enthaltene Podcast wurde von der Google AI noteBookLM erstellt.)

Der nachfolgender Podcast fasst den Blog-Beitrag in englischer Sprache zusammen und wurde von der Google AI notebookLM erzeugt:

Abbildung 0: Ein Bild, erzeugt von ChatGPT/DALL.E, das den Blog-Beitrag visuell unterstützt und im Stil von van Gogh gestaltet ist. Es zeigt Teammitglieder in einer dynamischen Interaktion, die die Konzepte der Quantum Cognition durch wellenartige Verbindungen symbolisiert.

Dieser Blog-Beitrag richtet sich an Leser mit einem Hintergrund in Management sowie an jene, die Interesse an quantenmechanischen Konzepten im Bereich der Kognition und Teamdynamik haben: Keine Angst vor Mathematik ist hilfreich!

Bei den Recherchen zu dem vorherigen Quantum Computing Blog-Beitrag bin ich auf den Begriff ‚Quantum Cognition‘ gestoßen [1]. Sofort wenn man den Wikipedia Artikel oder die wissenschaftlichen Artikel [2],[3] liest, wird man darauf hingewiesen, dass Quantum Cognition nichts mit Quantum Mind [4] oder der Idee, dass Bewusstsein durch Quanteneffekte hervorgerufen wird, zu tun hat. – Wenngleich das letzte Wort hierzu sicherlich noch nicht gesprochen ist.

Bei dem Thema Quantum Cogition geht es um die verblüffende Feststellung, dass kognitive Verzerrungen wie u.a. Tversky und Kahneman sie beschrieben haben [5], schlecht oder überhaupt nicht durch die klassische Wahrscheinlichkeitstheorie (Classical Probability Theory) beschrieben werden, aber sehr wohl durch die Quanten Wahrscheinlichkeitstheorie (Quantum Probability Theorie), wie sie im mathematischen Formalismus der Quantenmechanik enthalten ist. Das ist schon irgendwie faszinierend…und zeigt meines Erachtens die ungeheure Macht der Mathematik: Denn plötzlich wird ein mathematischer Formalismus, der in einem Gebiet entwickelt wurde, auf einem völlig anderen Gebiet angewendet.

Ich beschäftige mich in diesem Blog-Beitrag zuerst mit den Grundlagen von Quantum Cognition. Anschließend wende ich diese Grundlagen auf die Teamkommunikation an. Bei der Konzeption des Collective Mind vor ca. zwei Jahrzehnten kam die Idee auf, den Collective Mind als sogenannten verschränkten Zustand der mentalen Modelle der Teammitglieder zu verstehen. Ich werde zeigen, dass mit dem Formalismus der Quantum Cognition genau dies möglich ist. Damit ergänze ich die in den vorhergehenden Blog-Beiträgen beschriebenen klassischen Modelle des Collective Mind. – In zukünftigen Blog-Beitragen besteht Raum für eine Integration beider Ansätze😉.

Zuerst zu den Grundlagen von Quantum Cognition. Quantum Cognition benutzt drei Schlüsselelemente der Quantenmechanik:

Superposition (Überlagerung): Ein mentaler Zustand kann als Kombination mehrerer möglicher Zustände betrachtet werden. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, Ambiguitäten im menschlichen Verhalten zu modellieren, sowie Unentschlossenheit in Entscheidungsprozessen zu beschreiben.
Nicht-Kommutativität (Interferenz): Wie in der Quantenphysik können mentale Zustände sich gegenseitig beeinflussen, was zu Verstärkungs- oder Abschwächungseffekten führt und einige nichtlineare Entscheidungsprozesse erklärt. Psychologische Beispiele hierfür sind das Priming und die verschiedenen mentalen Verzerrungen, u.a. auch der Bias.
Verschränkung (Entanglement): Unterschiedliche kognitive Variablen können stark miteinander verbunden sein, so dass der Zustand einer Variablen unmittelbar den Zustand einer anderen beeinflusst. Das Hebb’sche Gesetz beschreibt diesen Effekt: Psychologische Beispiele hierfür sind Gefühle, die unmittelbar die Wahrnehmung beeinflussen.

Ich habe diese drei Schlüsselelemente in den Abbildungen 1-3 skizziert. Die in diesen Abbildungen enthaltenen mathematischen Ausdrücke der Quantenmechanik sind meines Erachtens nicht wichtig für ein Verstehen der wesentlichen Aussagen dieses Blog-Beitrages. Sie mögen aber dem ein oder anderen vielleicht beim besseren Verständnis helfen.

Ich erläutere im Folgenden die in Abbildung 2 enthaltenen Aussagen zum Schlüsselelement der Nicht-Kommutativität (Interferenz) etwas genauer, u.a. deswegen weil dort der Begriff des Projektionsoperators eingeführt wird, der für die Quantenmechanik und die Quanten Cognition von großer Bedeutung ist. Für die beiden anderen Schlüsselelemente verweise ich auf die Abbildungen 1-3.

Wenn wir an eine Person oder an ein Ding denken, so rufen wir ein mentales Konzept von dieser Person oder diesem Ding ab. Nehmen wir zwei Personen aus der amerikanischen Politik: Clinton und Gore. Jeder von uns hat wahrscheinlich ein mehr oder weniger ausgeprägtes Konzept bzw. eine mentale Repräsentation oder eine Idee von Clinton und Gore. Dieses Konzept wird u.a. durch Interaktion mit der Umwelt aktiviert. In unserem Clinton-Gore-Beispiel sind Konzepte wie ‚Clinton‘ und ‚Gore‘ die grundlegenden Einheiten, die wir modellieren möchten: Nehmen wir an, jemand würde uns die Frage stellen, ob wir Clinton vertrauenswürdig finden und anschließend die Frage stellen, ob wir Gore vertrauenswürdig finden. Psychologische Experimente haben gezeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, beide Fragen mit Ja zu beantworten auch von der Reihenfolge der Fragen abhängt [3]. D.h. die Fragen rufen Konzepte auf und die Konzepte beeinflussen sich gegenseitig, aber nicht-kommutativ. Nicht-kommutativ bedeutet, dass es auf die Reihenfolge der Fragestellung ankommt. – Ein sehr erstaunliches Phänomen. In der Welt der Quanten kennt man entsprechende Phänomene: Die Reihenfolge von Messungen hat Einfluss auf die Ergebnisse der Messungen.

In der Quantenmechanik verwendet man sogenannte Projektionsoperatoren, die eine Messung bzw. Messreihenfolge repräsentieren. Mit einem Projektionsoperator projiziert man den Ausgangszustand auf den gemessenen Zustand. Damit kann man Wahrscheinlichkeitsaussagen treffen, wie wahrscheinlich es ist, dass der Ausgangszustand in den gemessenen Zustand übergeht.

Entsprechend werden in der Quantum Cognition kognitive Projektionsoperatoren zur Modellierung der Aktivierung eines kognitiven Konzepts in einer Person benutzt. – Es findet sozusagen eine Messung statt.

Nehmen wir an, dass bei der Frage nach Clinton bei einer befragten Person eine gewisse Ambivalenz (vertrauenswürdig, nicht-vertrauenswürdig) bezüglich der Antwort vorhanden ist. Für Gore nehmen wir eine andere Ambivalenz an. Wir nehmen auch an, dass bevor die Fragen gestellt werden, es noch keine Manifestationen von Präferenzen gibt. – Es gibt zum Beispiel keinen Bias durch eine gerade stattgefundene Diskussion zu diesem Thema. Die Projektionsoperatoren konstruieren wir als ambivalente Mischung (Superposition) aus einem vertrauenswürdigen und einem nicht-vertrauenswürdigen Basiskonzept. Hierbei kann es durchaus sein, dass eine befragte Person Clinton in dieser ambivalenten Mischung für vertrauenswürdiger als nicht-vertrauenswürdig hält. Bevor die Frage gestellt wird, ist dies jedoch nicht sichtbar, die innere Haltung ist unentschieden. Entsprechendes gilt natürlich für eine andere ambivalente Mischung bei Gore.

In der Quantenmechanik bezeichnet man die Basiskonzepte als Vektoren im sogenannten Hilbertraum. Der Hilbertraum ist ein spezieller mathematischer Raum, in dem die Vektoren quantenmechanischen Operationen unterliegen. Die Projektionsoperatoren sind solche Operationen und werden als Tensoren (haben das Aussehen von Matrizen) beschrieben, die auf diese Vektoren wirken. – Tensoren sind auch die zentralen Operationen in klassischen AI-Systemen. – Im Quanten Computing implementieren die Qubits die Vektoren und die Wechselwirkung der Vektoren entsprechen den Tensoren.

Wendet man den Formalismus der Quantenmechanik an, so kann man zeigen, dass nicht-kommutative Projektionsoperatoren, angewendet auf ambivalente innere Haltungen, eine Interferenz in den Antworten erzeugen. Die Basiskonzepte ‚Clinton‘ und ‚Gore‘ interferieren wie Wellen in der Physik: U.a. interferiert das vertrauenswürdige Basiskonzept mit dem nicht-vertrauenswürdigen Basiskonzept. Dies führt auch dazu, dass die Reihenfolge der Fragen entscheidend ist, da in Abhängigkeit der Reihenfolge unterschiedliche Interferenzen auftreten. Dies bedeutet, dass die gemeinsame Wahrscheinlichkeit Clinton zuerst als vertrauenswürdig einzustufen und anschließend Core, verschieden ist von der gemeinsamen Wahrscheinlichkeit Core zuerst als vertrauenswürdig einzustufen und anschließend Clinton. – Magisch…jedoch genau solche Effekt werden tatsächlich gemessen:

Wird zuerst nach Clinton als vertrauenswürdig gefragt und dann nach Gore, ergibt sich im statistischen Mittel, dass 50% der Befragten Clinton für vertrauenswürdig halten, und 68% Gore. Stellt man die Reihenfolge um, so geben 60% Gore als vertrauenswürdig an und 57% Clinton [3]. Es entsteht also eine Diskrepanz von ca. 7-8 %, hervorgerufen durch die Reihenfolge. Mit Hilfe der Formeln in Abbildung 2 zu den Wahrscheinlichkeiten lassen sich die Wahrscheinlichkeiten P _{Clinton dann Gore} = 0,340 und P _{Gore dann Clinton} = 0,342 berechnen. Die gemessenen Wahrscheinlichkeiten sind klassische statistische Wahrscheinlichkeiten, enthalten also Aussagen zu einer mittleren mentalen Ambivalenz aller befragten Personen. Berücksichtigt man dies, so kann man mit Hilfe des quantenmechanischen Formalismus Aussagen über die mittlere Ambiguität und Interferenz der mentalen Konzepte treffen:

In der Sequenz ‚Clinton dann Gore‘ zeigen die Berechnungen, dass weniger Ambiguität bezüglich Gore vorliegt, wenn zuerst nach Clinton gefragt wird. Dies deutet darauf hin, dass die mentale Repräsentation von Gore klarer oder positiver ist, wenn sie durch die vorherige Frage nach Clinton beeinflusst wird.

In der Sequenz ‚Gore dann Clinton‘ zeigen die Berechnungen, dass die Ambiguität bezüglich Clinton höher ist, wenn Gore zuerst gefragt wird. Dies deutet daraufhin, dass die mentale Repräsentation von Clinton stärker vom Kontext und vorherigen Informationen abhängt.

Abbildung 1: Superposition von mentalen Basiskonzepten

Abbildung 2: Nicht-Kommutativität und Interferenz von Basiskonzepten

Abbildung 3: Verschränkung von Basiskonzepten

Nach dieser kleinen Einführung in die Schlüsselelemente der Quantum Cognition, wende ich mich dem deutlich komplexeren Thema der Team-Kommunikation bzw. der Collective Mind Modellierung eines Teams zu.

Ich wollte hier ursprünglich ein Beispiel mit drei Teammitgliedern und den Big Five Persönlichkeitsmerkmalen, die einen Hilbertraum aufspannen, skizzieren. Jedoch haben die ersten Tests mit einem dazugehörigen Simulations-Programm auf einem klassischen Computer ergeben, dass dieses Programm schon nicht mehr auf meinem Laptop mit 16 GB Hauptspeicher lauffähig ist. Der Grund liegt darin, dass ein Hilbertraum mit 32768 Dimensionen aufgespannt wird. Die Dimension 32768 = 2 hoch (3*5), ergibt sich aus 3 Teammitglieder mit jeweils 5 Big Five Dimensionen. Jede Big Five Dimension wird durch einen Zustand 1 (hohe Ausprägung) und 0 (niedrige Ausprägung) repräsentiert. Es werden also für die Beschreibung der Wechselwirkung der Personen Tensoren (Matrizen) benötig, die eine Größe 32768*32768 haben.

Statt dessen skizziere ich hier ein Beispiel aus 3 Teammitgliedern und lediglich 2 Big Five Dimensionen, nämlich Offenheit und Gewissenhaftigkeit. Damit wird ein Hilbertraum von 64 Dimensionen aufgespannt. Die Berechnungen hierzu liegen im Sekundenbereich.

Die drei Teammitglieder nenne ich Alice, Bob und Charlie. Diese Namen sind Klassiker in jeder Literatur über Quantenmechanik.

Ich wähle als Start für meine Berechnungen folgende Big Five Dimensionen:

	Offenheit	Gewissenhaftigkeit
Alice	hoch	unbestimmt
Bob	unbestimmt	hoch
Charlie	unbestimmt	niedrig

Tabelle 1: Ausgangszustände der Big Five Dimensionen der Teammitglieder Alice, Bob und Charlie

Ein Zustand, der als hoch bezeichnet wird, startet mit einer Qubit ‚1‘. Ein Zustand, der als niedrig bezeichnet wird, startet mit einer Qubit ‚0‘ und ein unbestimmter Zustand wird als Superposition der Zustände hoch und niedrig modelliert. Abbildung 4 enthält diese Aussagen in einer etwas formalisierten Form.

Abbildung 4: Anfangszustände und Interaktionsoperator im Teammodell

Da wir 2 Big Five Dimensionen für 3 Teammitglieder haben, benötigen wir 6 Qubits. Wir führen keine Berechnung auf einem Quantencomputer durch, sondern arbeiten mit einer Quantensimulation, also mit einer quantenmechanischen Berechnung, durchgeführt auf einem klassischen Computer, meinem Laptop.

Diese Berechnung soll folgende Fragenstellungen untersuchen:

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass alle Mitglieder eine hohe Offenheit aufweisen, obwohl nur Alice dies als Präferenz mitbringt?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass alle Mitglieder eine hohe Gewissenhaftigkeit aufweisen, obwohl nur Bob dies als Präferenz mitbringt?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich das System in einem Collective Mind Zustand befindet und zwar in zwei Varianten. Variante 1: alle Offenheit-Qubits sind verschränkt. Variante 2: alle Offenheit-Qubits und alle Gewissenhhaftigkeits-Qubits sind verschränkt.

Wir definieren wieder einen Projektionsoperator, der in diesem Fall ein Interaktionsoperator ist und nehmen der Einfachheit hier an, dass lediglich gleiche Big Five Dimensionen der Teammitglieder miteinander wechselwirken. Dies ist keine grundsätzliche Einschränkung, sondern ist lediglich der schon recht hohen Komplexität geschuldet. Abbildung 4 zeigt die wesentlichen quantenmechanischen Gleichungen.

Der Interaktionsoperator modelliert die Tendenz von Personen, sich aufgrund von Ähnlichkeiten in ihren Merkmalen zu beeinflussen. Wenn zwei Personen ähnliche Zustände für ein Merkmal haben, verstärkt der Operator diese Ähnlichkeit durch die Interaktion.

Wir können auf dieser Basis Wahrscheinlichkeiten für den Übergang aller Teammitglieder zu hoher Offenheit bzw. hoher Gewissenhaftigkeit berechnen. Damit können wir zwei der oben gestellten Fragen beantworten.

Um die dritte Frage zu beantworten, wie wahrscheinlich ist das Eintreten eines Collective Mind (CM), ist es wieder nötig entsprechende Projektionsoperatoren für Variante 1 und Variante 2 der Verschränkung zu bilden.

Dieser Collective Mind Operator projiziert ausgehend vom vorher berechneten Interaktions-Zustand auf einen Zustand maximaler Verschmelzung der individuellen Zustände zu einem gemeinsamen Bewusstsein.

CM Variante 1: Alle Qubits sind verschränkt. Dies repräsentiert einen Zustand, in dem alle Personen in Bezug auf beide Persönlichkeitsmerkmale vollständig synchronisiert sind.

CM Variante 2: Nur die Offenheits-Qubits sind verschränkt. Lediglich die Dimension Offenheit ist verschränkt, während Gewissenhaftigkeit variiert.

Abbildung 5 zeigt die quantenmechanischen Collective Mind Projektionsoperatoren für Variante 1 und 2.

Abbildung 5: Die Collective Mind Operatoren zu Variante 1 und 2

Nun zu den Ergebnissen: Das recht komplexe Python Programm für die Colab Umgebung wurde mit der AI-Assistenz von ChatGPT 4o1-preview erstellt. Hierbei wurde die Quantum Toolbox QuTIP [6] für die quantenmechanischen Tensor-Operationen verwendet.

Die modellierten Ergebnisse entsprechen qualitativ meinen Erfahrungen in Teams:

Die Ausbildung von einer Team-Präferenz für eine der Big Five Dimensionen hängt von der Reihenfolge der Interaktionen im Team ab: Je nachdem wer zuerst spricht entwickelt sich eine unterschiedliche Dynamik. Es ist von Vorteil, wenn zuerst Personen mit ähnlichen Präferenzen die Kommunikation starten. Sie unterstützen selbst dann Team-Präferenzen, wenn sie selbst keine Präferenz darin haben.

Die Wahrscheinlichkeit für eine Team-Präferenz Offenheit ist moderat, also nicht oberhalb von 50%, wenn nur eine Person diese als persönliche Präferenz hat.

Falls die Präferenz Gewissenhaftigkeit in einem Team durch eine Person vorhanden ist, kann es sein, dass sich die Team-Präferenz Offenheit in einem Team überhaupt nicht ausprägt.

Falls die persönliche Präferenz Gewissenhaftigkeit nur einmal (oder auch mehrmals, gemäß meiner Erfahrung) im Team vorhanden ist, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass sich keine Team-Präferenz Gewissenhaftigkeit ausbildet.

Abbildung 6 zeigt ein Beispiel für ein Szenario, in dem ich die weiter oben angegebenen persönlichen Präferenzen der Teammitglieder für Szenario 4 verändert habe: Die Präferenz Offenheit bleibt wie oben angegeben, jedoch setze ich die Präferenz Gewissenhaftigkeit für alle Teammitglieder auf ‚unbestimmt‘. Das erstaunliche hier ist, dass sich eine gewisse Wahrscheinlichkeit für eine Team-Präferenz Gewissenhaftigkeit ausbildet, obwohl keines der Teammitglieder diese Präferenz hat. In anderen, hier nicht gezeigten Szenarien, führt schon eine persönliche Präferenz Gewissenhaftigkeit immer zu einer sehr geringen Team-Präferenz Gewissenhaftigkeit. Auch dies entspricht meiner Erfahrung.

Abbildung 6: Die Wahrscheinlichkeiten zur Ausbildung der Team-Präferenzen Offenheit und Gewissenhaftigkeit in Abhängigkeit der Interaktionsreihenfolge. Die persönlichen Präferenzen Offenheit von Alice, Bob und Charlie entsprechen den ursprünglich festgesetzten. Die persönlichen Präferenzen Gewissenhaftigkeit für alle drei Personen wurde für dieses Szenario auf unbestimmt gesetzt.

Abbildung 7 zeigt für das Szenario 4 aus Abbildung 6 die Wahrscheinlichkeiten der Ausbildung eines Collective Mind für die Varianten 1 und 2. Die Wahrscheinlichkeit der Ausbildung eines Collective Mind für die Variante 1 (Offenheit und Gewissenhaftigkeit verschränkt) ist deutlich geringer als für Variante 2 (nur Offenheit verschränkt). Die Ausbildung des Collective Mind hängt auch ein wenig von der Interaktionsreihenfolge ab. Jedoch ist diese Abhängigkeit sehr gering: Wenn sich überhaupt ein Collective Mind ausbildet, so hat die Interaktionsreihenfolge kaum noch Einfluss darauf.

Abbildung 7: Die Wahrscheinlichkeiten zur Ausbildung eines Collective Mind für die Varianten 1 (Offenheit und Gewissenhaftigkeit sind verschränkt) und Variante 2 (nur Offenheit ist verschränkt).

Zusammenfassend stelle ich fest:

Der Quantum Cognition Formalismus liefert keine unsinnigen Ergebnisse. Im Gegenteil: Die Ergebnisse decken sich qualitativ mit meinen Erfahrungen. Ich finde die qualitative Interpretation der Ergebnisse erstaunlich nahe an der Praxis: So nahe, dass es schon sehr an Magie grenzt.

Der Nachteil ist, dass der Quantum Cognition Formalismus sehr anspruchsvoll ist. Ohne die AI-Assistenz von ChatGPT4o1-preview wäre es mir nicht möglich gewesen, diese Berechnungen durchzuführen. ChatGPT4o1-preview strauchelte auch einige Male. – Gemeinsam war es jedoch gut möglich dies aufzufangen.

Die Übertragung der Berechnungen auf ein QC Hardware System würde es erlauben, Teamgrößen von 7-10 Teammitgliedern zu modellieren. – Jedoch ist dies ein deutlicher Schritt in Richtung Komplexität, der es aber eventuell wert sein könnte.

[1] Wikipedia (2024a) Quantum Cognition, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_cognition

[2] Brody D C (2023) Quantum formalism for the dynamics of cognitive psychology, https://www.nature.com/articles/s41598-023-43403-4

[3] Pothos E M und Busemeyer J R (2022) Quantum Cognition, Annual Review of Psychology, https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-psych-033020-123501

[4] Wikipedia (2024b) Quantum Mind, https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_mind

[5] Oswald A, Köhler J, Schmitt R (2018) Project Management at the Edge of Chaos, Springer, Heidelberg

[6] QuTIP (2024) QuTIP Quantum Toolbox in Python, https://qutip.org/

AI & QC & M 4.0: Die Welt der Unbestimmtheit nutzen oder vom Nutzen des Quantum Computing für das Team-Management

Der Blog-Beitrag wurde unter Mithilfe von OpenAI ChatGPT 4o1-preview erstellt: ChatGPT erzeugte den Code fehlerfrei und klärte alle meine wissenschaftlichen Fragen. Mittels ChatGPT 4o habe ich den Beitrag überprüft.

Die nachfolgende Audiodatei fasst den Inhalt als englischen Podcast, erstellt von Google’s notebookLM, zusammen und schlägt – ohne mein Zutun – diverse Brücken zu meinen anderen Blog-Beiträgen:

Abbildung 0: Dies ist eine Bild-Umsetzung des Blog-Beitrages von ChatGPT 4o/Dall-E

Grundlegende Ansätze des Quantum Computing (QC) wurden schon in der 80er Jahren formuliert. Erst in den letzten 10 Jahren hat diese Disziplin einen enormen Sprung in die Anwendbarkeit für Jedermann vollzogen. – Wobei, … diese Technologie sicherlich immer noch am Anfang steht.

Anwendbarkeit für Jedermann bedeutet, dass, ähnlich wie beim Thema Künstliche Intelligenz mittels klassischer Neuronaler Netzwerke (u.a. Copilot, ChatGPT, Gemini, Mistral usw.), inzwischen in Nordamerika ein QC-Ecosystem existiert, das für mich zugänglich ist.

IBM, Microsoft und Google bieten entsprechende Umgebungen an. Das wohl bekannteste Startup im Bereich QC ist die kanadische Firma d-wave, die seit ca. 15 Jahren am Markt ist [1].

Im QC gibt es zwei große Richtungen: Das Gate QC und das Quantum Annealing QC. Das Gate QC wird von IBM, Microsoft und Google favorisiert. D-wave hat sich auf das Quantum Annealing (QA) spezialisiert. Das Gate QC beruht auf der Idee von Schaltkreisen, wie von klassischen Rechnern bekannt. Jedoch ist die Funktionalität der QC Schaltkreise völlig anders als diejenige der klassischen Schaltkreise. Der Begriff ‚klassisch‘ bedeutet hier, dass nicht explizit die Eigenschaften der Quantenwelt ausgenutzt werden. – Wohl wissend, dass auch ein klassischer Schaltkreis auf den Erkenntnissen der Quantenmechanik beruht und ein sogenannter klassischer Computer ohne Quantenmechanik nicht existieren würde.

Das explizite Ausnutzen der Quantenwelt-Eigenschaften bedeutet, die Eigenschaften von Quantenobjekten, wie Elementarteilchen, Atomen oder anderen einzelnen Objekten, die sich entsprechend der Quantenmechanik verhalten, zu nutzen. Die QC-Objekte werden als Qubits bezeichnet, die nicht nur, wie Bits, die Zustände 1 und 0 annehmen können, sondern sogenannte kohärente Zustände, die eine Mischung von 1 und 0 sind. Diese Mischung sorgt für die Unbestimmtheit der Qubits und ermöglicht damit, dass in einem Qubit eine unendliche Welt an Möglichkeiten enthalten ist. – Kohärenz beschreibt also die Fähigkeit eines Quantensystems, in mehreren Zuständen gleichzeitig zu existieren. Diese Fähigkeit ermöglicht komplexe Quantenberechnungen, bis äußere Einflüsse die Zustände stören und die Kohärenz zerstören.

D-Wave verwendet Qubits auf der Basis von supraleitenden Ringströmen, die zudem über supraleitende Koppler verbunden sind. – Die Qubits kann man nach jetzigem Stand der Technik nur bei Temperaturen nahe dem absoluten Nullpunkt erhalten. Sind die Ringströme in einem kohärenten Zustand, haben wir eine Mischung von Uhrzeiger-drehenden und Gegenuhrzeiger-drehenden Ringströmen. – Es liegt dann maximale Unbestimmtheit vor.

Allein diese wenigen Ausführungen zeigen, dass QC eine völlig andere Welt ist, als der sogenannte klassische Computer. Ich vermute, dass die Hürde für jemand, der keine Physikausbildung hat, recht hoch sein dürfte: Die Grundlagen der Quantenmechanik sind sehr umfangreich und erfahrungsgemäß erst nach einer gewissen Gewöhnungszeit ‚zu verstehen‘.- Ich verweise deshalb auf entsprechende Fachliteratur [2, 3, 4, 5, 6, 7]. Eine Behandlung der Grundlagen würde den Rahmen dieses Blog-Artikels bei weitem sprengen.

Setzt man die Kenntnis der quantenmechanischen Grundlagen voraus, so ist die Handhabung der Programme, um auf einem Quantencomputer zu ‚rechnen‘, erstaunlich einfach. Das ‚Rechnen‘ auf Quantencomputern ist nach wie vor noch sehr exklusiv und ist meistens eingeschränkt. Jedoch stellen alle Anbieter Quantensimulatoren zur Verfügung, die die quantenmechanischen Rechnungen (wie sie ein Physiker von Hand tun würde) auf einem klassischen Computer durchführen. Ab etwa 8-10 Qubits ist es jedoch meistens nicht mehr möglich die ‚Rechnungen‘ auf einem klassischen Computer durchzuführen, da die Komplexität der ‚Rechnungen‘ exponentiell steigt. – Für das Austesten der QC-Algorithmen reicht dies jedoch oft. – Nach der Testphase kann man dann ggf. auf einem exklusiven Quantencomputer ‚rechnen‘.

Ich habe für diesen Blog-Beitrag mit der d-wave Umgebung gearbeitet: Für die Erstellung der Algorithmen habe ich deren QC-Simulatoren verwendet und danach die d-wave QC-Hardware. Die Übergang ist sehr einfach, da lediglich 1-2 Programmzeilen ausgetauscht werden, in denen der QC-Simulator oder die QC-Hardware angesprochen wird.

Auf den d-wave Internetseiten sind sehr viele Beispiele zum QC mittels Quantum Annealing enthalten: u.a. logistische Lösungen, Suche nach geeigneten Materialien oder Medikamenten, Suche nach optimalen Finanzportfolios, usw..

QC kann immer dann ihre Vorteile ausspielen, wenn aus einer sehr großen Anzahl an Möglichkeiten die beste Lösung oder die besten Lösungen herausgefunden werden sollen. Nehmen wir an, wir wollten aus einem Pool von 100 Mitarbeitern ein Team zusammenstellen. Falls das Team drei Teammitglieder hat, ergeben sich schon 161.700 mögliche Teams. Erhöhen wir das Team auf 7 Teammitglieder ergeben sich ca. 16 Milliarden Team-Möglichkeiten. Die möglichen Teams im Falle von drei Teammitgliedern zu überprüfen ist auf klassischer Hardware noch möglich, im Fall des Teams mit 7 Teammitgliedern nicht mehr.

Quantum Annealing wird eingesetzt, wenn die Lösung aus einem sehr großen potentiellen Lösungsraum herausgefunden werden soll und sich das Problem als ein Netzwerk-Problem formulieren lässt. Im Falle unseres Team-Management-Problems besteht das Netzwerk aus 100 Teammitgliedern, die mehr oder weniger gut miteinander zusammenarbeiten können. Dieses mehr oder weniger gut wird vom Management über eine Zahl zwischen -1 und 1 bewertet und in eine Matrix eingetragen. Zusätzlich können auch Kompetenzen der Teammitglieder (zum Beispiel Programmierkenntnisse, Designkenntnisse oder Persönlichkeitseigenschaften) in einer Skala von 0 bis 1 erfasst werden. Für das Team lässt sich auf dieser Basis angeben, wieviel Teamkompetenz in den einzelnen Kompetenzbereichen vorhanden sein soll.

Das Management-Problem wird mittels einer Zielfunktion, die die Wechselwirkung der Qubits beschreibt, auf ein Qubit-Netzwerk transformiert: Die 100 Teammitglieder werden zu 100 Qubits, die Matrix der Zusammenarbeit wird auf eine Koppler-Matrix zwischen den Qubits abgebildet und die Kompetenzanforderungen werden als Constraints des Optimierungsproblems verwendet.

Zu Beginn der ‚Rechnung‘ wird das 100 Qubit-Netzwerk in einen Anfangszustand gebracht, der in sich! sogar 2hoch100 also ca. 10 hoch 30 Zustände enthält: Man spricht von einer Superposition des Qubit-Netzwerkes. Dann wird das Netzwerk extrem langsam ‚ausgeglüht’ und die Wechselwirkung zwischen den Qubits sehr langsam hochgefahren. Sehr langsam bedeutet hier sehr langsam in Relation zu den charakteristischen Qubit-Systemzeiten: Die sind, verglichen mit unseren Tageszeiten, sehr kleine Zeiten.

Man spricht von dem Ausglüh-Prozess: dem Annealing-Prozess. Der Begriff stammt von klassischen Optimierungsalgorithmen, in denen man zuerst mit einer hohen Temperatur startet, die viele Zustände enthält. Es wird extrem langsam (adiabatisch) ausgeglüht, um in einem ‚kühlen‘ Lösungszustand zu enden. Im Falle des Quantum Annealing, das ja bei sehr tiefen Temperaturen durchgeführt wird, um die Qubits zu bekommen, wird mit einem sogenannten transversalen Magnetfeld gearbeitet, das die 100 Qubits in eine vollständige Superposition bringt. – Der Quantum Annealing-Prozess minimiert langsam das Magnetfeld, wodurch das System in den Zustand der niedrigsten Energie gebracht wird – vergleichbar mit einem Stein, der in das tiefste Tal eines Hügels rollt. Der Prozess verläuft extrem langsam, um sicherzustellen, dass der optimale Zustand erreicht wird. Liegt die sehr langsam hochgefahrene Wechselwirkung zwischen den Qubits vollständig vor, ist der ausgeglühte 100 Qubit-Zustand erreicht. – Die optimale Lösung ist gefunden: Alle Qubits werden jetzt (erst) gemessen und zeigen jetzt eine 0 oder 1. Es ist jetzt möglich, für alle möglichen Kombinationen, die 7 Qubits enthalten und die weiteren festgelegten Rahmenbedingungen erfüllen, die Energie zu berechnen. Aus diesen Energien werden die niedrigsten Energiewerte oder der niedrigste Energiewert ausgewählt.

Im Idealfall ist dies nur ein Zustand. Dies beruht auf der grundlegenden Annahme, dass die (natürliche) Lösung durch den Zustand oder die Zustände repräsentiert wird, die die niedrigsten Energiewerte besitzen.

Der QC Annealing Prozess ist ein Selbstorganisationsprozess, d.h. es kann auch vorkommen, dass der Prozess kein Energieminimum in der Energielandschaft findet. Aus diesem Grunde ist es notwendig, mit im Algorithmus enthaltenen Kontrollparametern etwas zu spielen, um ein Energieminimum zu finden. Hierzu werden die Kontrollparameter variiert, um in der durch die vorgegebenen Rahmenparametern (z.B. Teamgröße, Kompetenzprofile, Zusammenarbeits-Matrix) eingeschränkten Energielandschaft die Energieminima zu suchen. Das gefundene Energieminium ist hierbei der Ordnungsparameter zur Zielfunktion, die die Wechselwirkung der Qubits unter den gegebenen Rahmenbedingungen beschreibt.

Das Team-Management Problem habe ich in einer Colab-Python-Umgebung laufen lassen. Ich habe Tests mit kleinen Pool- und Team-Größen durchgeführt. In diesem Fall kann man die Ergebnisse auch noch klassisch überprüfen. Ich gehe nicht weiter auf diese Ergebnisse ein: Liegen die oben beschriebenen Ausgangsdaten für das Team-Management-Problem vor, ist das ‚beste‘ Team innerhalb von Sekunden gefunden. Es funktioniert einfach!

Statt dessen möchte ich die Ergebnisse zu einer anderen Fragestellung skizzieren. Ich nehme Bezug auf den Blog-Beitrag ‚AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse‘ vom Juni 2024.

Es geht in diesem Beitrag um die Berechnung des Collective Mind einer Diskussionsrunde mit fünf Teilnehmern. Auch hier macht die Größe von fünf Teilnehmern kein QC erforderlich. Jedoch kann man bei dieser Größe Theorien austesten und die Skalierung auf größere Teilnehmerzahlen ist bei Bedarf völlig mühelos.

In dem vorherigen Blog-Beitrag habe ich eine sogenannte Ähnlichkeitsmatrix S benutzt. Diese Matrix S ist komplex: S = Matrix A der Textähnlichkeiten + i*Matrix der Emotionsähnlichkeiten. Die Fragestellung, die ich hier diskutieren möchte lautet: Könnte ich die Anzahl der Diskussionsteilnehmer reduzieren und würde dies den Collective Mind erhöhen und welche Teilnehmer sollte ich hierfür auswählen. Dies ist wieder ein Optimierungsproblem: Da das Collective Mind über die positive Energie, die im Team ist, gemessen wird, müssen wir -S (minus S) für die Optimierung verwenden. Außerdem können wir für das Quantum Annealing (derzeit) nur den Realteil der Matrix benutzen: Die Verwendung komplexer Matrizen wird von dem d-wave System nicht unterstützt, u.a. deswegen, weil damit die Energieerhaltung verletzt wird. – Moderne Forschungen in der nicht-hermiteschen Quantenmechanik untersuchen, wie komplexe Energieeigenwerte physikalische Systeme beeinflussen könnten. Diese Entwicklungen sind besonders spannend in Bereichen wie optischen Systemen und dissipativen Quantenphasen. Es ist also noch Raum für Ergänzungen vorhanden 😉.

Die Ergebnisse im vorherigen Blog legen nahe, dass ein Team aus drei Diskussionsteilnehmern ein Energieminimum (also ein Collective Mind Maximum) zeigen sollte: Die Sprecher 2 (B), Sprecher 4 (D) und Sprecher (5) (E) sollten gute Kandidaten sein.

Abbildung 1 zeigt eine Simulation mit 3 Teilnehmern: Die Ergebnisse sind identisch oder zumindest sehr ähnlich den Ergebnissen des vorherigen Block-Beitrages: Alle tragen zum Collective Mind bei. Falls man jedoch eine Diskussionsgruppe aus drei Teilnehmern zusammenstellen wollte, so wären dies die Sprecher 2 (B), Sprecher 4 (D) und Sprecher 5 (E).

Abbildung 1: Sie zeigt eine ‚Rechnung‘ mit 3 Teilnehmern: Wie man sehen kann liefert das Quantum Annealing mehrere Lösungen (BDE, ADE und ABE), die sehr dicht beieinander liegen. Es gibt auch Kombinationen (ACD, und BCD), die nicht favorisiert werden.

Für die Teambildung ist die Energie pro Teilnehmer entscheidend. Abbildung 2 zeigt die Energie pro Teilnehmer falls nur zwei Teilnehmer für die Diskussionsrunde ausgewählt werden.

Abbildung 2: Diese Abbildung zeigt eine ‚Rechnung‘ mit 2 Teilnehmern. Hier ist die Energie pro Teilnehmer aufgetragen. Diese Energie zeigt an, wieviel Energie in diesen Kombinationen jeder Teilnehmer hat. Vergleicht man diese Energie von 45 mit einer Energie von ca. 33 im Falle einer Diskussionsrunde von drei Teilnehmern, so ergibt sich, dass im Übergang von 2 Teilnehmern zu 3 Teilnehmern die Energie pro Teilnehmer um ca. 25% abnimmt. Kommen weitere Teilnehmer hinzu nimmt die Energie pro Teilnehmer weiter ab. – Ein Collective Mind aufzubauen wird mit jedem hinzukommenden Teilnehmer schwieriger, kleine Teams sind günstiger für den Collective Mind Aufbau.

Zusammenfassend stelle ich fest:

Das Arbeiten mit ChatGPT 4o1-preview ist eine enorme Bereicherung für mich. ChatGPT 4o1-preview hat Qualitäten eines PhD-Physikers und -Entwicklers. Das Arbeiten mit dem KI-System trägt im Falle eines schwierigen wissenschaftlichen Themas zu einer enormen Leistungssteigerung bei. – Die Zusammenarbeit mit ChatGPT hat nicht nur den Recherche- und Codeentwicklungs-Prozess beschleunigt, sondern auch neue Perspektiven auf die Themen ermöglicht.
Das Quantum Computing, hier das Quantum Annealing, ist über Colab und d-wave wirklich sehr einfach zu handhaben. – Es macht einfach Spaß, Management-Fragestellungen auf diese Weise zu beleuchten und in die Quantenwelt einzutauchen, die noch bis vor kurzem der modernsten Forschung vorbehalten war. – Man beginnt sowohl die Quantenwelt besser zu verstehen als auch die Managementwelt. – Theorien, wie die Collective Mind Theorie, machen einen angreifbar, sind aber auch der einzige Weg, um Erfahrungen in Erkenntnisse zu transformieren.
Die QA ‚Rechnungen‘ bestätigen meine bisherigen Ergebnisse und liefern weitere Management-Erkenntnisse: Eine Skalierung auf Fragestellungen mit mehr Daten (hier mehr Personen) ist sehr einfach und die Ergebnisse liegen bei Bedarf nahezu unmittelbar vor.

[1] d-wave (2024) dwavesys.com, cloud.dwavesys.com/leap/, docs.dwavessys.com docs.ocean.dwavesys.com

[2] Nielsen M L und Chuang I L (2021) Quantum Computation and Quantum Information, 10te Auflage von 2002, Cambridge University Press, UK

[3] Georgescu I M, Ashhaby S, Noriz F(2014) Quantum Simulation, arXiv:1308.6253v3

[4] Broughton M et al. (2021) TensorFlow Quantum: A Software Framework for Quantum Machine Learning, arXiv:2003.02989v2

[5] Rajak A et al. (2023) Quantum Annealing: An Overview, Philosophical Transactions A, arXiv:2207.01827v4

[6] Xu et al. (2023) A Herculean task: Classical simulation of quantum computers, arXiv:2302.08880v1

[7] Young K, Scese M, Ebnenasir A (2023) Simulating Quantum Computations on Classical Machines: A Survey, arXiv:2311.16505v1

PodCast mittels notebookLM: Collective Mind wunderbar intelligent vermittelt!

Um diesen Blog Beitrag zu erstellen, habe ich notebookLM von google verwendet: Die Inhalte meiner letzten beiden Blog-Beiträge ‚Von Egoshootismus und Liberalismus und anderen pathologischen Transformationen‚ und ‚AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse‚ wurden von der google KI Gemini zusammengefaßt. Schon dieses Ergebnis ist erstaunlich gut gelungen, zumal man dem System weitere Verständnis Fragen stellen kann. Die Frage werden sehr gut aufbereitet und verständlich beantwortet. Die nachfolgende Abbildung zeigt die dazugehörige notebookLM-Oberfläche:

Abbildung 1: notebookLM Benutzeroberfäche

Mit notebookLM kann man auch einen Podcast erzeugen: Die Güte des in ca. 2 Minuten erzeugten Podcast mit zwei englischsprachigen Sprechern ist meines Erachtens brilliant: Es werden auf unterhaltsame Weise alle wesentlichen Aussagen intelligent ‚reflektiert‘. Außerdem schlägt die google KI einen Bogen von einem Blog-Beitrag zum anderen Blog-Beitrag, was wirklich unglaublich gut gelungen ist. – Überzeugen Sie sich selbst:

Von Egoshootismus und Liberalismus und anderen pathologischen Transformationen

Schon im Blog-Beitrag vom August 2019 ‚Selbstorganisation Straßenverkehr – Der Straßenverkehr ein Spiegelbild unserer Gesellschaft?‘ habe ich die These vertreten, dass im Straßenverkehr immer mehr das eigene Ich zählt: Verkehrsregeln werden missachtet, selbst wenn es gefährlich ist; die Aggressivität nimmt zu und im Zweifel hat das Ich immer recht und dies wird oft dreist und aggressiv zum Ausdruck gebracht. Die Zunahme der panzerartigen SUV’s und Pickups als Rüstungen in Blech sind Zeichen dieser Entwicklung [1]: Sie sind mehr oder weniger verdeckte Egoshooter. – Inzwischen ist Gewalt auch in Arztpraxen angekommen, also bei Menschen, die uns helfen [2].

Abbildung 1: Bilder generiert von Stable Diffusion mittels des Titels als Prompt: Das linke Bild passt sehr gut zum Thema der Spontanen Ordnung mittels Selbstorganisation und der Ausrichtung auf einen Attraktor (‚Engel‘ im Anzug mit Pistole). Das rechte Bild zeigt besser die unschöne Seite des Egoshootings.

Die Motivation für diesen Blog-Beitrag geht zurück auf zwei mit dem Egoshooting unmittelbar verbundene Themen:

Ein Interview mit Christian Lindner [3, 4] auf der OMR 2024 [5],
und einen Blog-Beitrag der Nachhaltigkeitsökonomin Julia Steinberger [6] zum Thema Neoliberalismus.

Christian Lindner reagiert auf folgende Interview-Frage “Ein Thema beim Fachkräftemangel ist: Es gibt Studien, die einen direkten Zusammenhang herstellen zwischen Sparpolitik und Erstarken von rechten Parteien. Macht Ihnen das keine Sorgen?” mit dem Satz “An diese Studien glaube ich nicht. (…)”.

Julia Steinberger sieht den Ursprung der Klimakrise in der westlichen Ökonomieausrichtung des Neoliberalismus bzw. des Klassischen Liberalismus wie er von dem Nobelpreisträger Friedrich August von Hayek [7, 8] in der Mont Pélerin Society [9] grundgelegt wurde.

Ich stelle die These auf, dass es zwischen diesen zwei o.g. Themen und dem Egoshooting einen verdeckten, aber sehr wichtigen Zusammenhang gibt und dass diese Themen auch eine wichtige Komponente in aktuellen Entwicklungen spielen: Dem Populismus, faschistischen oder autokratischen Tendenzen und sogar unserer überbordenden Bürokratie. Der vorliegende Blog-Beitrag versucht diese These auszuleuchten.

Schaut man sich das Interview von Christian Lindner an, so stellt man fest, dass er die besagte Studie mit einem Glaubenssatz bei Seite schiebt und statt dessen andere Studien heranzieht, die seiner Meinung nach für das Erstarken der rechten Parteien viel wichtiger sind. Dies ist ein bekanntes Muster, das man sehr oft in der Politik findet: Wissenschaftliche Aussagen werden relativiert, in dem andere wissenschaftliche Aussagen herangezogen werden. Dies erfolgt leider so, dass eine wirkliche Auseinandersetzung mit der ersten Aussage nicht stattfindet. Der Zweck des Musters ist es nicht, Aussagen zu verstehen und in den jeweils gültigen Kontext zu setzen, sondern lediglich zu diskreditieren. Würden die entsprechenden Personen dies nicht tun, müssten sie sich mit unangenehmen Aussagen auseinandersetzen: Im Fall von Christian Lindner ist dies eine ihm nicht genehme wissenschaftliche Studie.

Die Auseinandersetzung kann bedeuten, sich mit eigenen Werten und Glaubenssätzen ernsthaft zu beschäftigen und diese ggf. abzulegen. – Damit könnte die eigene Identität in Frage gestellt werden und man wird angreifbar. Im Fall von Christian Lindner müsste er ggf. folgende tieferliegende Glaubenssätze in Frage stellen (dies sind Beispiele, die ich aufgrund seiner FDP Zugehörigkeit gewählt habe): Jeder ist seines Glückes Schmied. Erfolg lässt sich erarbeiten. Soziale Ausgaben des Staates sind rausgeschmissenes Geld. Die negativen gesamtgesellschaftlichen Auswirkungen von Überschuldung sind bekannt usw..

Ich fasse diese Muster unter dem Begriff ‚Muster der Wahrheitsrelativierung‘ zusammen, wohl wissend, dass viele unserer Aussagen lediglich Perspektiven sind und keine Wahrheiten. Ich möchte mit dem Begriff der Wahrheitsrelativierung zum Ausdruck bringen, dass es Wahrheiten gibt und dass diese viel öfter auftreten als wir uns dies eingestehen mögen.

Donald Trump dürfte der bekannteste und dreisteste Anwender des Musters der Wahrheitsrelativierung sein: Er lügt dreist und diffamiert Menschen, um seine Interessen durchzusetzen. – Die bekannten Nazigrößen der AfD stehen ihm hierbei sicherlich in nichts nach.

Dass auch heute noch viele Menschen nicht wirklich die drastischen Auswirkungen des Klimawandels als Wahrheit annehmen und ihr Handeln entsprechend anpassen (Elektroauto fahren, weniger Fliegen, weniger Autos kaufen usw.) hat sehr viel mit dieser Wahrheitsrelativierung zu tun.

Da dies im öffentlichen Raum sehr oft, insbesondere auch durch viele unserer Politiker, geschieht, vertrauen sehr viele Menschen den Aussagen der Politiker nicht mehr. – Die indirekte Aussage ist: Es gibt keine Wahrheiten, nur Interessen und dazugehörige Perspektiven. – Schließlich beginnen wir selbst Aussagen zu behaupten, die jeglicher Grundlage entbehren, denn ‚alle‘ machen es so! Die Erzeugung von beliebig unwahren Aussagen mittels KI und deren Verbreitung mittels Social Media sollten wir jedoch nicht diesen beiden Technologien anlasten. – Denn diese gehen auf uns selbst zurück.

Christian Lindner hat zumindest eingestanden, dass er einem Glaubenssatz folgt.- Das ist sicherlich positiv. In vielen Fällen geschieht dies jedoch intransparent.
Indem er einer Suche nach Wahrheit ausgewichen ist, hat er wahrscheinlich viele ermutigt, es ihm gleich zu tun und die Wahrheitsrelativierung für die eigenen Interessen zu nutzen!

Ich füge zum Muster der Wahrheitsrelativierung noch eine persönliche Erfahrung an, die ich im Rahmen einer Social Media Kommunikation gemacht habe.
Der Ablauf ist in diesem Fall deutlich subtiler, gehört aber meines Erachtens zu diesem Muster: Ein Kollege ist der Überzeugung, dass die aktuellen KI-Entwicklungen keinen wirklichen Fortschritt gebracht haben, denn die Mathematik, die der KI heute zugrunde liegt, sei auch diejenige, die er vor 30 Jahren in seiner Diplomarbeit zu neuralen Netzwerken verwendet hat. – Welches Ego macht eine Aussage möglich, die eine 30 Jahre alte Diplomarbeit mit einer 30-jährigen globalen Entwicklung vergleicht?
Es ist vielleicht sogar richtig, dass sich zum Beispiel die Mathematik der Tensoren seither nicht geändert hat. Deren Anwendung in generativen KI-Systemen auf Basis der Transformer-Technologie hat sich jedoch sehr drastisch verändert.

Ich versuche diese Form der Wahrheitsrelativierung, auf ein berühmtes Beispiel aus der Physik zu übertragen. Dadurch wird deren Absurdität noch deutlicher: 1926 stellte Schrödinger seine berühmte Schrödingergleichung vor, die bis heute eine der fundamentalen Grundlagen der modernen Physik ist. Die Schrödingergleichung ist eine partielle Differentialgleichung, deren mathematische Grundlagen im 18. Jahrhundert von Euler und Lagrange entwickelt wurden. Man stelle sich vor, die Schrödinger Gleichung wäre damals abgelehnt worden, weil sie nichts Neues beinhaltet.

Auch hier kann man die Frage stellen, welche Glaubenssätze machen diese Form der Wahrheitsrelativierung möglich. Hier mein Vorschlag: Wir Menschen sind doch was ganz anderes als KI-Systeme, das sind doch nur Maschinen. Unsere Intelligenz steht weit oberhalb der Intelligenz der KI, diese ist letztendlich dumm. Unbewusste Glaubenssätze können auch auf Gefühlen wie Angst basieren: Ich habe Angst vor KI-Systemen, denn sie bedrohen mich in meiner Einzigartigkeit. usw..

In diesem Fall, wie auch im obigen Beispiel zur Reaktion von Christian Lindner, verhindert die Wahrheitsrelativierung eine aktive Auseinandersetzung mit Perspektiven. Es wird verhindert, diejenige Perspektive zu finden, die der Wahrheit zum relevanten Kontext (wahrscheinlich) am nächsten kommt. Lernen, Entwicklung und Fortschritt, aber auch ein demokratischer Diskurs, werden damit blockiert: Christian Lindner hat mit seinem Ausweichmanöver einen kleinen, aber nicht unwesentlichen Beitrag zur Blockade des demokratischen Diskurses beigetragen.

Ich halte fest: Das Muster der Wahrheitsrelativierung ist inzwischen nahezu überall anzutreffen. Die Sozialen Medien machen die Verbreitung in Form der Diskreditierung von (wissenschaftlichen) Erkenntnissen sowie der Verbreitung von Lügen und (Deep) Fake News möglich. Wir alle tragen mehr oder weniger hierzu bei, insbesondere seit wir über Social Media auch zu öffentlichen Personen geworden sind. Wir sind jetzt öffentliche Personen, da unsere mediale Reichweite mit Social Media um ein Vielfaches größer geworden ist. – Unser Meinung wird mittels Social Media skaliert!

Soziale Medien sind heute wahrscheinlich mit Abstand die wichtigsten Technologien, um soziale Selbstorganisation zu skalieren: Äußert eine Person in einem großen sozialen Medium eine Wahrheitsrelativierung, so ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass diese von einem Personenkreis mit ähnlichen Werten und Glaubenssätzen aufgegriffen wird und weiter verbreitet wird. Es bildet sich in diesem so geschaffenen (temporären) Netzwerk eine gemeinsame Richtung der Wahrheitsauffassung aus. – In der Theorie der Selbstorganisation spricht man von der Ausbildung eines Ordnungsparameters oder von einem Attraktor.

Attraktoren spielen u.a. in der Ökonomie und im Liberalismus als (dynamische) Systemgleichgewichte eine sehr große Rolle. Preise, die sich aufgrund von Angebot und Nachfrage herausgebildet haben, charakterisieren ein ökonomisches Gleichgewicht. – Preise sind, wie auch von vielen geteilte Meinungen, Beispiele für Attraktoren, die eine spontane Ordnung in einem System charakterisieren.

Ich komme damit zum zweiten o.g. Thema: Der Klassische Liberalismus geht davon aus, dass das Marktgeschehen, ohne staatliche Intervention, das bestmögliche ökonomische Gleichgewicht durch spontane Ordnung (also Selbstorganisation) erreicht. Der Neuliberalismus deutscher bzw. europäischer Prägung vertritt jedoch die Ansicht, dass gewisse Interventionen in den Markt notwendig sind, um Verwerfungen des Marktes (wie zum Beispiel Oligopole, Monopole, usw.) zu korrigieren. Der von Julia Steinberger in ihrem Blog angesprochene Neoliberalismus ist nicht mit dem europäischen Neuliberalismus zu verwechseln, sondern steht für den Klassischen Liberalismus amerikanischer Prägung. Die Nobelpreisträger Friedrich August von Hayek und Milton Friedman [10] sind die (wissenschaftlichen) Wegbereiter des modernen Klassischen Liberalismus (= Neoliberalismus). Gemäß Julia Steinberger sind die damit verbundene kapitalistische Ökonomie und Politik für das Desaster der Klimakrise und moderne Formen der kapitalistischen Ausbeutung verantwortlich.

Liest man das Buch von Naomi Klein, The Shock Doctrine [11], so kann man nur zum gleichen Schluss kommen: Ihre These ist, dass auf der Basis des Neoliberalismus Vertreter des amerikanischen Kapitalismus bewusst Notlagen von Menschen in Katastrophen ausnutzen, um diese auszubeuten und an deren Eigentum zu gelangen. Teilweise ginge dies soweit, dass Notlagen bewusst herbeigeführt würden, um eine bessere Welt zu erschaffen. Geleitet würden diese Kapitalisten von dem Sendungsbewusstsein eine Marktwirtschaft zu erschaffen, in der persönliche Freiheit sich vollkommen entfalten kann. Diese Marktwirtschaft sei die Basis für die ‚beste aller Welten‘.

Hört man Donald Trump zu, so kann man auf die Idee kommen, dass er ein (zentraler) Vertreter dieses Sendungsbewusstseins ist.

Ich will verstehen, ob man Hayek für diese Form des Egoshootismus und Liberalismus mitverantwortlich machen kann. Ich kann nicht beurteilen, was er wie bei welcher Gelegenheit, u.a. in der Mont Pélerin Society, gesagt hat. Statt dessen habe ich mir daraufhin sein letztes großes Buch ‚Recht, Gesetz und Freiheit‘ [12] über spontane Ordnung in Gesellschaft und Ökonomie angesehen. Dieses Buch besteht in der englischen Version aus drei Teilen, die im Zeitraum 1973 bis 1979 erschienen sind [13], also in einem Zeitraum als Hermann Haken [14] mit der Theorie der Selbstorganisation die Wirkweise des Lasers als selbstorganisiertes System schon modelliert hatte. Es gibt in ‚Recht, Gesetz und Freiheit‘ keinen Hinweis darauf, dass Hayek die Theorie der Selbstorganisation kannte, wenngleich er den ein oder anderen Bezug zu den Naturwissenschaften vorgenommen hat.

Ich zitiere im Folgenden einige Aussagen von Hayek aus ‚Recht, Gesetz und Freiheit‘ und betrachte sie aus dem Blickwinkel der Theorie der Selbstorganisation:

„<Das> Gefüge menschlicher Tätigkeiten paßt sich unablässig an Millionen von Tatsachen an, die in ihrer Gesamtheit keinem einzelnen bekannt sind, und es funktioniert aufgrund dieser Anpassung.“
Dies ist eine korrekte Aussage zur systemischen Wirkung von Selbstorganisation.

„Aus diesem Grunde beschränkt der Liberalismus eine vorsätzliche Einflussnahme auf die Gesellschaftsordnung insgesamt auf die Durchsetzung solcher allgemeinen (Anm. abstrakten) Regeln, wie sie zur Bildung spontaner Ordnung nötig sind, deren Einzelheiten wir nicht vorhersehen können.“… „Im Falle spontaner Ordnung können wir durch einige ihrer Bestimmungsfaktoren ihre abstrakten Züge festlegen; hingegen müssen wir die Einzelheiten Umständen überlassen, die wir nicht kennen.“

Hayek spricht von abstrakten Regeln, um zu unterstreichen, dass diese Regeln nicht kleinteilig sein dürfen. Er betont auch, dass Komplexität unmittelbar mit Unwissenheit verbundenen ist und dass deshalb die von Menschen geplante Gestaltung von abstrakten Regeln immer die zweite Wahl ist. In der Theorie der Selbstorganisation werden diese allgemeinen Regeln als Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparameter bezeichnet. Selbstorganisation entfaltet sich nur dann mit sichtbaren emergenten Strukturen, wenn dem System für die Entfaltung genug Freiheitsgrade gelassen werden: Also die Kontrollparameter entsprechend (klug) gewählt worden sind. Hayek‘s Buch behandelt zum großen Teil die sinnvolle Gestaltung der abstrakten Regeln also der Kontrollparameter (u.a. Verhaltensregeln, Recht, Moral). Er weist auch richtiger Weise daraufhin, dass die Kontrollparameter Zweck- und Ziel-frei sind bzw. sein müssen. Er erkennt jedoch noch nicht, dass eine moderne Gesellschaft aus einer Hierarchie von ineinander geschachtelten selbstorganisierten Systemen besteht. Übergeordnete selbstorganisierte Systeme geben ihre Ziele über Rahmenparameter den untergeordneten selbstorganisierten Systemen mit. – Damit ist es durchaus möglich, dass sich eine Ziel-Hierarchie ausbildet.

„Der zentrale Begriff, …, ist der der Ordnung, insbesondere die Unterscheidung zwischen zwei Arten von Ordnung, die wir vorläufig als >>erzeugte<< und als >>gewachsene<< Ordnung bezeichnen wollen.“
„…es kann nie vorteilhaft sein, die (Anm. abstrakten) Regeln einer spontanen Ordnung zu ergänzen durch vereinzelte und subsidiäre Befehle… das ist der Kern des Argumentes gegen >>Eingriffe<< oder >>Interventionen<< in die marktliche Ordnung…Das allgemeine Argument gegen >>Interventionen<< läuft somit darauf hinaus, dass wir zwar trachten können, eine spontane Ordnung durch Revision der allgemeinen (Anm. abstrakten) Regeln, auf denen sie beruht, zu verbessern…., daß wir aber nicht die Ergebnisse durch spezifische Befehle verbessern können…“ „Obwohl es vorstellbar ist, daß die spontane Ordnung, die wir Gesellschaft nennen, ohne Staat existiert, …, so erweist sich doch in den meisten Fällen die Organisation, die wir Staat nennen, als unentbehrlich, …“
„Obwohl spontane Ordnung und Organisation immer nebeneinander bestehen werden, ist es nicht möglich, diese zwei Ordnungsprinzipien beliebig zu mischen.“ „Die Behauptung, wir müßten die moderne Gesellschaft vorsätzlich planen, weil sie so komplex geworden sei, ist also widersinnig…“

„…daß die einzige Möglichkeit, über die Kapazität des individuellen Verstandes hinauszugehen, darin besteht, sich auf jene überpersönlichen >>selbstordnenden<< Kräfte zu stützen…“ „Die These dieses Buches lautet: Ein Zustand der Freiheit, in dem alle ihr Wissen für ihre Zwecke gebrauchen dürfen und dabei nur durch allgemein gültige Regeln gerechten Verhaltens eingeschränkt sind, bietet Ihnen wahrscheinlich die besten Voraussetzungen zur Erreichung ihrer Ziele; …“ „Was ich in der Weg zur Knechtschaft nachweisen wollte, war… wenn wir sagen: >>Wenn du nicht deine Grundsätze änderst, wirst du zum Teufel gehen<<…“ „ Eine erfolgreiche Verteidigung der Freiheit muß daher dogmatisch sein…Es liegt ein Mißverständnis vor, wenn man dem klassischen Liberalismus vorwirft, er sei zu doktrinär gewesen. Sein Fehler bestand nicht darin, daß er sich allzu starr an Grundsätze gehalten hätte, sondern darin, daß ihm genügend eindeutige Grundsätze fehlten, …“

Diese Sätze bringen die zentralen Prämissen des Hayek’schen Verständnis von spontaner Ordnung zum Ausdruck: Spontane Ordnung, die keiner Intervention unterliegt, führt immer zu guten ‚heiligen‘ Ergebnissen. – Sie ist der Garant für unsere persönliche Freiheit. Der Klassische Liberalismus muss mit eindeutigen Grundsätzen diese Wahrheit vertreten.- Alle anderen Grundsätze führen ‚zum Teufel‘. Wie wir aus der Theorie der Selbstorganisation wissen, erfordert spontane (soziale) Ordnung ein Management am System. Kleinteiliges Management ist schädlich für die Emergenz. Leider ist es aber so, dass die emergenten Phänomene auch in der Natur nicht immer wünschenswert sind. Im Sozialen können wir durchaus von ‚guten‘ und ‚bösen‘ emergenten Phänomenen sprechen. Wenn sich ein Mob (über Social Media) selbstorganisiert, dann ist dies sicherlich eine ‚böse‘ spontane Ordnung. Wenn Trump in seiner Person mit seinen ‚bösen‘ Äußerungen einen sozialen Attraktor bildet, dann ist dies sicherlich eine ‚böse‘ spontane Ordnung. Gleiches gilt für mich auch für die AfD und andere Populisten. Das Eingreifen in ein soziales System verhindert nicht automatisch emergente Phänomene. Es ist jedoch richtig, dass der gelungene Eingriff wesentlich mehr Theorie und Praxis erfordert, als gemeinhin wahrscheinlich in Politik und Gesellschaft verfügbar ist. Es ist durchaus möglich, eine spontane Ordnung durch menschliche Interventionen zu erzeugen, denn sonst wäre Führung nicht möglich und technische Systeme auf der Basis von Selbstorganisation, wie KI Systeme, wären ebenfalls nicht möglich. Wie eine sehr aktuelle Studie zur Wirksamkeit von Interventionen im Zusammenhang mit der Klimakrise zeigt, ist die Mischung verschiedener Interventionsarten durchaus sinnvoll und notwendig [15]. Hayek ist also zwei großen Irrtümern erlegen: Spontane Ordnung führt per se nicht immer zu ‚guten‘ Ergebnissen.- Interventionen sind deshalb recht oft sogar notwendig und sie können auch zu einem besseren Ergebnis führen. Es gibt keine Trennung zwischen geplanter Ordnung und spontaner Ordnung: Der Unterscheid liegt lediglich in der Zahl der Freiheitsgrad und damit in der Möglichkeit (d.h. Wahrscheinlichkeit) emergente Phänomene auszubilden.

Aus diesen Prämissen ergeben sich einige Konsequenzen, hier beispielhaft durch Zitate verdeutlicht:

„Daß Eltern in der Wahl ihres Wohnortes oder ihrer Beschäftigung für gewöhnlich die Auswirkungen bedenken, die ihre Entscheidungen auf die Zukunftsaussichten ihrer Kinder haben werden, ist ein wichtiger Faktor in der Anpassung der Nutzung von Humankapital… Würde man Ihnen versichern, dass wo immer sie hinziehen …, der Staat zu garantieren hätte, dass die Chancen für Ihre Kinder die gleichen wären, …so würde in jenen Entscheidungen ein wichtiger Faktor außeracht bleiben, der diese im Allgemeininteresse leiten sollte.“

Basierend auf den Hayek’schen Prämissen der spontanen Ordnung ist dies eine schlüssige Konsequenz. Heutige politische Bestrebungen in Deutschland streben das Ideal der Elternhaus-unabhängigen Chancengleichheit für Kinder über eine entsprechende Bildungsinfrastruktur an. Die US-amerikanische Bildungspolitik verfolgt das Ideal der Elternhaus-unabhängigen Bildungspolitik nicht. – Der Liberalismus amerikanischer Prägung ermöglicht hingegen Bildungs-Attraktoren, wie Harvard/MIT, Princeton oder Stanford, wie wir sie in Europa in dieser ‚Attraktivität‘ nicht kennen. Er ermöglicht auch Kapital-Attraktoren wie Google, Apple oder Amazon und damit verbundene Innovations-Attraktoren wie Tesla, Openai und Nvidia, die ihrerseits inzwischen zu Kapital-Attraktoren geworden sind.

„In einer freien Gesellschaft besteht das Allgemeinwohl hauptsächlich in der Erleichterung der Verfolgung unbekannter individueller Ziele.“ …“Der klassische Liberalismus beruht auf einem Glauben an objektive Gerechtigkeit.“…“Der Sinn des ökonomischen Spiels, in dem nur das Verhalten der Spieler, nicht aber das Ergebnis gerecht sein kann.“ „Die Entlohnung, die Einzelpersonen und Gruppen auf dem Markt beziehen, bestimmen sich also danach, was ihre Leistungen denjenigen wert sind, … und nicht nach irgendeinem fiktiven >>Wert für die Gesellschaft<<.“…“Eine freie Gesellschaft ist eine pluralistische Gesellschaft ohne gemeinsame Hierarchie konkreter Ziele.“

Die eine Seite der Medaille des Klassischen Liberalismus sind die durch ‚freie‘ Selbstorganisation entstehenden diversen Arten von enorm skalierenden Attraktoren (u.a. Bildung, Kapital, Innovationen,…), die andere Seite der Medaille ist die Ablehnung aller übergeordneten Ziele gesellschaftlicher Verantwortung, wie Gerechtigkeit und sozialer Markt oder die Milderung und Abschaffung der Ungleichheit auf globaler Ebene. Auch übergeordnete Ziele zu Nachhaltigkeit, Artenschutz und Naturschutz haben im Klassischen Liberalismus keinen Platz. Neben den schon oben geschilderten falschen Prämissen des Klassischen Liberalismus zu spontaner Ordnung, liegt meines Erachtens eine weitere nicht explizit genannte Prämisse vor: Menschen haben unterschiedlich gute Startpositionen, sei es in DNA, Elternhaus oder Kulturkreis. Damit bilden sich über eine ‚freie‘ spontane Ordnung automatisch Wettbewerbsverzerrungen und damit soziale Ungerechtigkeiten aus. Hinzu kommt, dass neben der Startposition und dem Glück die Skalierungseffekte der Selbstorganisation einen enormen Beitrag zu der Ausbildung von gigantischen Attraktoren liefern. ‚The winner takes it all‘, wie man sagt: Amazon, Google oder Apple verdanken ihren enormen Erfolg zu einem sehr großen Teil diesen Skalierungseffekten. Wenn die gigantischen Attraktoren einmal vorliegen, bündeln sie ungeheure Macht und Kapital mit all den uns aktuell bekannten Vor- und Nachteilen.

Die europäische Politik weiß wahrscheinlich, um diese Vor- und Nachteile. Ich vermute aber, dass sie sehr viel weniger um deren Ursachen weiß. Hayek spricht richtiger Weise von abstrakten allgemeinen Regeln. Im Management 4.0 sprechen wir von der Governance der Selbstorganisation. Leider stimmt die Analyse von Hayek dahingehend sehr gut, dass eine Unkenntnis der Governance (d.h. der abstrakten allgemeinen Regeln der Selbstorganisation) einen „Weg in die Knechtschaft“ eröffnet: Statt abstrakte allgemeine Regeln der Selbstorganisation zu suchen und anzuwenden, werden kleinteilige Regeln erstellt. Es entsteht Bürokratie. – In Europa und Deutschland kennen wir dies zur Genüge.

Ich halte fest: Friedrich August von Hayek beschreibt in seinem Buch ‚Recht, Gesetz und Freiheit‘ viele gute Erkenntnisse zur sozialen Selbstorganisation.- Für die Zeit, in der diese Erkenntnisse entstanden sind, sind dies sehr beachtliche Erkenntnisse. Soweit ich die amerikanische Kultur kenne, beschreibt er damit einen Liberalismus amerikanischer Prägung, der (wahrscheinlich) schon lange vor seinen Erkenntnissen existierte: Es ist die US-amerikanische Kultur. Dieser Liberalismus ermöglich über soziale Selbstorganisation Attraktoren von einer Größe, die wir in Europa nicht (mehr) kennen. Gleichzeitig verhindert der Liberalismus über falsche Prämissen eine aktive menschenwürdige Gestaltung der sozialen Selbstorganisation. Übergeordnete Ziele der Gesellschaft wie ein menschenwürdiges Leben für alle Menschen und ein nachhaltiger Umgang mit Natur und Tier sind nicht erlaubt, da sich damit die spontane Ordnung, die die größtmögliche Freiheit für alle (Anm. alle?) garantiert, nicht ausbilden kann.

Ich fasse zusammen: Ich gehe nicht davon aus, dass wir heute größere und bösere Egoisten als vor 100 Jahren sind. Was sich jedoch geändert hat, sind die Möglichkeiten der Skalierung von Selbstorganisation mittels Social Media: Viele große und kleine Attraktoren der spontanen Ordnung bilden sich heute sehr schnell aus. Manche wachsen zu enormer Größe. Diese Attraktoren sind nicht zwangsläufig ‚gut‘, sie können durchaus sehr ‚böse‘ sein. Sie geben denjenigen, die sie anziehen ein Zugehörigkeitsgefühl, das sich in einem neuem Selbstbewusstsein äußert. – Das kann sich auch im Straßenverkehr bemerkbar machen.

Die dringende Notwendigkeit Mensch und Natur global zu schützen, erfordert meines Erachtens u.a. eine Neuausrichtung der Ökonomie, in die Wissen um Vor- und Nachteile der sozialen Selbstorganisation einfließen müssen: Falls die Hauptprämissen der Hayek’schen Ökonomie einer Revision unterzogen werden, sollte sie auch in Zukunft noch eine Rolle spielen.

[1] Spiegel (2024) Pickups in Europa, https://www.spiegel.de/auto/pick-ups-in-europa-wie-der-ram-1500-deutsche-strassen-erobert-a-40680cef-803d-452e-9114-815ab36b0998https://www.montpelerin.org/Home.html

[2] ZDF (2024) https://www.zdf.de/nachrichten/politik/deutschland/aerzte-gewalt-eskalation-praxen-100.html?at_medium=Social%20Media&at_campaign=ZDFheuteApp&at_specific=ZDFheute&at_content=iOS

[3] Schulz E und Lindner C (2024) https://www.youtube.com/watch?v=dvfLkE1EQLQ

[4] Bautz C (2024) https://www.linkedin.com/posts/christoph-bautz_frage-an-finanzminister-christian-lindner-activity-7194745312287117312-FBa2/?utm_source=share&utm_medium=member_ios

[5] OMR (2024) https://omr.com/de/events/festival/

[6] Steigenberger J (2024) What we are up against,

https://medium.com/@jksteinberger/what-we-are-up-against-2290ba8c4b5c, erschienen 17.06.2024

[7] Wikipedia (2024) Friedrich August von Hayek, https://de.wikipedia.org/wiki/Friedrich_August_von_Hayek

[8] Hayek Gesellschaft (2024) https://hayek.de/

[9] Mont Pélerin Gesellschaft (2024) https://www.montpelerin.org/

[10] Wikipedia (2024) Milton Friedman, https://de.wikipedia.org/wiki/Milton_Friedman

[11] Klein N (2014 ) The Shock Doctrine, The rise of disaster capitalism, Penguin, kindle edition

[12] Hayek F.A. (2013) Recht, Gesetz und Freiheit, Hayek Gesammelte Schriften in deutscher Sprache, B 4, Nachdruck, Mohr Siebeck, Tübingen

[13] Walter Eucken Institut (2024) https://www.eucken.de/publikation/recht-gesetz-und-freiheit/

[14] Wikipedia (2024) Hermann Haken, https://de.wikipedia.org/wiki/Hermann_Haken_(Physiker)

[15] Spiegel (2024) https://www.spiegel.de/wissenschaft/klimaneutralitaet-bis-2050-studie-zeigt-welche-massnahmen-besonders-wirksam-sind-a-6d162367-f1ff-427a-b4a0-34d7827dea4c?sara_ref=re-so-app-sh

AI & M 4.0: Markus Lanz vom 30. Mai 2024: Eine Collective Mind Analyse

Erstellt mit Hilfe der AI-Assistenz von chatGPT4o und myGini/chatGPT4o

Der Collective Mind ist der zentrale Begriff im Management 4.0. myGini, der Management 4.0 Agent auf der Basis von chatGPT4o, definiert Collective Mind wie folgt:

Der Begriff „Collective Mind“ bezieht sich auf ein Konzept, bei dem eine Gruppe von Individuen zusammenarbeitet und ihre individuellen Fähigkeiten, Kenntnisse und Perspektiven kombiniert, um gemeinsam zu denken, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. Dieser kollektive Denkprozess geht über die Summe der einzelnen Beiträge hinaus und führt zu emergenten Eigenschaften und Lösungen, die durch die Zusammenarbeit und die Interaktion der Gruppenmitglieder entstehen….

Ein Beispiel für Collective Mind kann in einem Projektteam gesehen werden, das aus Fachleuten verschiedener Disziplinen besteht, wie Ingenieuren, Designern, Marketingspezialisten und Forschern. Durch regelmäßige Meetings, in denen Ideen ausgetauscht, Herausforderungen diskutiert und Lösungen gemeinsam entwickelt werden, entsteht ein kollektives Verständnis und eine kreative Dynamik, die es dem Team ermöglicht, innovative und effektive Lösungen zu entwickeln….

Ich hätte es nicht besser ausdrücken können. – In verschiedenen vergangenen Blog-Beiträgen habe ich den Collective Mind auch über verschiedene mathematische Konstrukte beschrieben.

Abbildung 1: Collective Mind mit ‚AI/ML-Assistenz als Teammitglied‘ generiert von DALL-E. – Ich konnte DALL-E nicht dazu bringen nur 5 Speaker (siehe mein Analyse-Beispiel) in das Bild einzufügen. Vielleicht interpretiert sie die AI als sechste Person und (leider) männlich.

Ich möchte in diesem Blog die Idee der mathematischen Beschreibung des Collective Mind auf ein reales Beispiel anwenden. Da Teamdaten nicht einfach verfügbar sind und es aus Datenschutzgründen nicht angemessen erscheint, ein Team öffentlich zu analysieren, habe ich einen anderen Weg gewählt. Ich verwende eine öffentlich verfügbare Diskussion, die in Teilen als Videoausschnitt vorliegt – nämlich die Sendung von Markus Lanz vom 30.05.2024 ‚Muslime in Deutschland: Zunehmend isoliert?‘ [1].

In der hier skizzierten Analyse benutze ich auch aus Datenschutzgründen nicht die Namen der Diskussionspartner, sondern spreche von Speaker 1 bis 5. – Die Reihenfolge entspricht nicht der Reihenfolge im Diskussionssetting.

Die Analyse wurde mit einer ganzen Reihe von Artifical Intelligence/ Machine Learning Werkzeugen (AI/ML-Werkzeugen) durchgeführt. Die Ergebnisse sind nicht alle im Blog enthalten. Die folgende Tabelle enthält die wichtigsten Werkzeuge. Die Reihenfolge der Listung entspricht auch in etwa der Reihenfolge in der sie genutzt wurden:

Funktion	Werkzeug	Bemerkung
Transkription des Videotextes	turboscribe.ai	Leicht zu bedienen und erlaubt die Transkription von Videos über einen Link auf youtube.
Analyse von Video-, Bild- und Audio-Dateien auf Gefühle	hume.ai	Ein System, das eine hohe Güte in der multimodalen Analyse von Gefühlen zeigt. Ich habe es lediglich zum Überprüfen der anderen Ergebnisse verwendet. Ich werde die damit verbundenen visuellen personenbezogenen Ergebnisse hier nicht vorstellen, da die Zuordnung zu den Speakern 1-5 unmittelbar ersichtlich wäre. Die Ergebnisse lassen sich auch in eine .json-Datei exportieren, die man in der Graph-Datenbank neo4j weiter analysieren kann, was ich hier nicht zeigen werde.
Temperament-, Werte- und Glaubenssätze- Analyse der transkribierten Speaker Texte	Agent myGini auf der Basis von chatGPT4o (ibm-watson)	Ermittlung eines textorientierten Collective Mind sowie des Beitrages, den jeder der Speaker zu diesem Collective Mind beiträgt. Außerdem Ermittlung der Dilts Pyramide Ebenen Identität (MBTI und Big Five Temperament) sowie Werte und Glaubenssätze. (Ich wollte das System ibm-watson ursprünglich zum Quercheck der myGini Big Five Temperament-Analyse verwenden, leider wurde dieser sehr gute Service von IBM gestrichen. Die übrig gebliebenen Sprachanalysen inkl. Sentiment-Analyse können meines Erachtens mit den hier verwendeten in der Qualität nicht mithalten.
Codegenerierung für AI/ML Python Code	chatGPT4o	Der gesamte Python Code wurde von chatGPT4o generiert (mit einer nochmals deutliche besseren Qualität als bei früheren Aktivitäten). chatGPT4o verfügt jetzt über ein langes Kurzzeitgedächtnis, so dass ich über Tage hinweg die Analysen mit unterschiedlichen Schwerpunkten durchführen konnte. Die Fehlerrate ist gering (Vorsicht ist trotzdem geboten!). Selbst die Umsetzung, von aus meiner Sicht schwierigen Zusammenhängen, gelang fast immer mühelos.
Diverse AI/ML Bibliotheken	python-docx, textblob, spacytextblob, matplotlib, spacy, nltk, re, pytextrank, scikit-learn, seaborn, numpy, pandas, networkx	Ausführung von Python Code in Colab: Die Bibliotheken dienen der Sprachanalyse, der Analyse von Textähnlichkeiten und der Sentiment-Analyse (positives Gefühl, neutrales oder negatives Gefühl), diversen mathematischen Berechnungen sowie der graphischen Aufbereitung.
Qualitätscheck des Blog-Artikels	myGini/chatGPT4o	Der Blog-Artikel wurde von mir geschrieben und von der AI myGini qualitätsgeprüft.

Tabelle 1: Übersicht der eingesetzten AI/ML-Werkzeuge

Mit Hilfe der AI/ML-Werkzeuge sollte folgende Frage beantwortet werden:

Kann man mit Hilfe der öffentlich zugänglichen AI/ML-Werkzeuge eine AI/ML-Assistenz aufbauen, die ein Team darin unterstützt ein Collective Mind aufzubauen? Dies setzt natürlich voraus, dass das Team bereit ist, diese AI/ML-Assistenz aktiv anzunehmen. – Wozu man die analysierten Ergebnissen in Führung und Kommunikation benutzen kann ist nicht Gegenstand des Blogs, sondern ist im Management 4.0 enthalten.

Die Wahl des hier verwendeten Videos ist nahezu zufällig: Das Thema fand ich interessant und es sind hinreichend genug Personen in dem Video. Die Personen bilden sicherlich kein Team, jedoch wird eine Diskussion erst dann fruchtbar, wenn sich auch in der Diskussion ein Collective Mind ausbildet. Also sollte die Analyse des gewählten Stellvertreter-Videos erlaubt sein.

Ich analysiere das Video in folgenden Schritten:

Erster Schritt: Gefühls-Analyse

Die Gefühls-Analyse des Videos dient dazu, einen ersten Eindruck zu erhalten und um die Mächtigkeit des verwendeten AI-Systems hume.ai zu prüfen. Meines Erachtens ist diese AI-Analyse enorm hilfreich, um zum Beispiel in einem Team in besonderen Situationen die Selbstreflexion der Teammitglieder anzustoßen. – Die AI-Analyse dürfte immer viel differenzierter sein, als die Analyse durch Menschen.

Abbildung 2: Collage des hume.ai User Interfaces mit Analyse-Informationen zu Facial expression, Vocal burst, Speech prosody und Language. Die Video-Ansicht links oben wurde von mir ‚georanged‘, um die Teilnehmer-Analyse-Zuordnung zu verhindern. Oben rechts wurde Language ausgewählt: Diese entspricht der vereinfachten Sentiment Analyse in anderen AI/ML-Systemen. Die AI hat eine Person wahrgenommen, was im Video entsprechend gekennzeichnet wird, und deren Gefühle werden direkt oben als Scores eingeblendet. Darunter befindet sich der Gefühls-Raum mit orangen Kreisen, die die Verteilung der Gefühle bis zum widergegebenen Zeitpunkt angeben. Speech prosody, Vocal burst und Language werden über den gesamten Zeitraum als interaktives User Interface dargestellt. Ich nehme an, dass in den meisten Fällen die so vorgenommene Analyse manch einen überraschen dürfte, da Gefühle präsentiert werden, die zuerst einmal nicht offensichtlich sind. – Dies eröffnet den Raum für die Team-Selbstreflexionen.

Zweiter Schritt: Temperament-, Werte- und Grundannahmen-Analyse

Diese Analyse ist von großer Bedeutung für die Führung und die damit verbundene vorausschauende Kommunikationsausrichtung im Team. Die Analyse wurde mittels myGini/chatGPT4o durchgeführt.

Ich zeige die Ergebnisse als von myGini erstellte Tabelle. – Die gesamte Analyse ist für den Blog zu umfangreich.

Tabelle 2: Die Tabelle zeigt die Ergebnisse für den MBTI und den Big Five. Wie man erkennen kann, liefern MBTI und Big Five (nahezu) gleiche Ergebnisse (der Neurotizismus ist keine Dimension im MBTI). Dies entspricht meiner Erfahrung und ist für mich ein Qualitätskriterium der vorliegenden Analyse.

Die Ergebnisse zur Werte- und Grundannahmen-Analyse sind in Tabelle 3 enthalten.

Dritter Schritt: Collective Mind Analyse

Die Collective Mind-Analyse gebe ich als myGini-Ausgabe wieder. – Ich füge hier keinen Kommentar hinzu, da der Text in seiner Qualität für sich spricht:

Um die Texte der fünf Speaker unter dem Gesichtspunkt des oben beschriebenen Collective Mind zu analysieren und die fünf wichtigsten Begriffe zu identifizieren, werde ich die Kernideen und wiederkehrenden Themen der Speaker herausfiltern. Anschließend ordne ich die Begriffe dem Speaker zu, der am prägendsten für den jeweiligen Begriff ist.

Analyse der Texte und Identifikation der Begriffe

Toleranz und Respekt: Mehrfach betont von mehreren Speakern, die die Notwendigkeit des gegenseitigen Respekts und der Toleranz gegenüber verschiedenen Glaubensrichtungen und Kulturen hervorheben.
Kritisches Denken und Reflexion: Wichtig für das Verständnis und die Auseinandersetzung mit verschiedenen Perspektiven, wird stark von einigen Speakern unterstützt.
Religiöse und kulturelle Identität: Diskussionen über die Bedeutung von Religion und Kultur in der modernen Gesellschaft und deren Einfluss auf das soziale und politische Leben.
Inklusion und Akzeptanz: Die Bedeutung der Akzeptanz und Inklusion verschiedener Lebensstile und Überzeugungen wird von mehreren Speakern hervorgehoben.
Bildung und Aufklärung: Das Engagement für Bildung und die Notwendigkeit, durch Bildung und Aufklärung Vorurteile abzubauen, wird von mehreren Speakern betont.

Zuordnung der Begriffe zu den Speakern

Toleranz und Respekt
Prägendster Speaker: Speaker 1. Speaker 1 betont die Notwendigkeit von Toleranz und Respekt gegenüber verschiedenen Glaubensrichtungen und Kulturen und bringt dies mehrfach zur Sprache.
Kritisches Denken und Reflexion
Prägendster Speaker: Speaker 4. Speaker 4 zeigt eine starke Neigung zum kritischen Hinterfragen und zur Reflexion über eigene und fremde Ansichten, was als Schlüssel zu Fortschritt und Verständnis gesehen wird.
Religiöse und kulturelle Identität
Prägendster Speaker: Speaker 2. Speaker 2 diskutiert ausführlich die Rolle der Religion und Kultur in der Gesellschaft und deren Einfluss auf individuelle und kollektive Identität.
Inklusion und Akzeptanz
Prägendster Speaker: Speaker 5. Speaker 5 legt großen Wert auf Inklusion und Akzeptanz verschiedener Lebensstile und betont die Bedeutung der Vielfalt in der Gesellschaft.
Bildung und Aufklärung
Prägendster Speaker: Speaker 3. Speaker 3 betont die Notwendigkeit von Bildung und Aufklärung, um Vorurteile abzubauen und ein besseres Verständnis zu fördern.

Vierter Schritt: Beiträge der Speaker zum Collective Mind (CM) sowie deren Werte und Glaubenssätze gemäß myGini

Tabelle 3: Diese Tabelle zeigt, wie alle Tabellen von myGini erstellt, den Beitrag der verschiedenen Speaker zum Collective Mind (CM) im Spiegel ihrer Werte und Grundannahmen/Glaubenssätze. Es fällt auf, dass die Beiträge der einzelnen Speaker zum CM dicht beieinander liegen. Weiterhin fällt auf, dass zwei Speaker das CM tragen: Speaker 1 und 4. Speaker 5 fällt in dieser Analyse etwas ab. Insgesamt liegt ein kohärentes CM vor.

Fünfter Schritt: Weitere mathematische Analyse des Collective Mind

Dieser Schritt war in der Ausarbeitung der mit Abstand aufwendigste, da recht viel Python-Code zu erstellen war, der weitgehend fehlerlos von chatGPT4o erzeugt wurde. Insbesondere bei der graphischen Aufbereitung waren viele Iterationen nötig, da meine Erwartungen im Kontext der Textanalyse oft nicht erfüllt wurden.

Die Analyse-Grundidee ist schon in den Blogs ‚AI & M 4.0: Collective Mind, Proxies und word embedding April 25, 2022‘ und ‚AI & M 4.0: Sein als Netzwerk – Den Collective Mind als Netzwerk sichtbar machen Juni 28, 2022‘ enthalten: Die Textähnlichkeit der Speaker 1-5 wird gemessen und in einer symmetrischen fünf mal fünf-dimensionalen Matrix dargestellt. Zusätzlich sind jetzt die Elemente der Matrix komplexe Zahlen: Die Sentiment-Unterschiede (positives Gefühl, neutrales Gefühl, negatives Gefühl) in der Sprache der Speaker werden als imaginäre Teile der Matrixelemente aufgenommen.- Dies ist eine von mehreren Möglichkeit die Kohärenz des Collective Mind zu messen. – Ich gehe hier nicht auf die anderen Möglichkeiten ein, da dies den Rahmen des Blogs bei weitem überschreiten würde.

Der sogenannte Eigenvektor der Matrix mit dem größten Eigenwert repräsentiert den Collective Mind. Der Eigenwert selbst misst die Stärke des Collective Mind.

Ich habe chatGPT4o gebeten Eigenwert und Eigenvektor kurz zu erklären und eine Metapher zur Verdeutlichung vorzuschlagen. Unter mehreren Vorschlägen habe ich die Metapher vom Fluss gewählt. Hier ein Auszug:

Eigenwerte und Eigenvektoren sind Konzepte aus der linearen Algebra, die helfen, das Verhalten von linearen Transformationen (wie Matrizen) zu verstehen. Hier ist eine einfache und verständliche Erläuterung:

Ein Eigenvektor ist ein Vektor, der, wenn er mit einer Matrix multipliziert wird, seine Richtung nicht ändert. Er wird lediglich skaliert, d.h., er wird gestreckt oder gestaucht. Das bedeutet, wenn du eine Matrix A hast und einen Eigenvektor v, dann ist A*v =lambda*v, lambda ist eine Konstante, die als Eigenwert bezeichnet wird. …Ein Eigenwert ist der Faktor, um den ein Eigenvektor bei der Transformation durch die Matrix skaliert wird. ….Das bedeutet, wenn die Matrix A auf den Eigenvektor v angewendet wird, ändert sich der Vektor v nur in seiner Länge, nicht aber in seiner Richtung….Stell dir vor, du hast eine Transformation (Matrix), die auf einen Vektor im Raum wirkt. Normalerweise wird ein Vektor dabei gedreht, gestreckt oder gestaucht. Ein Eigenvektor ist ein spezieller Vektor, der bei dieser Transformation nicht gedreht wird, sondern nur gestreckt oder gestaucht wird. Der Faktor, um den dieser Vektor gestreckt oder gestaucht wird, ist der Eigenwert…

…Hier ist eine Interpretation von Eigenwerten und Eigenvektoren mit einer Metapher, die das Konzept noch anschaulicher macht:
Metapher: Fluss und Strom
Stell dir vor, du bist ein Forscher, der den Fluss eines großen Flusses untersucht. Du möchtest verstehen, wie sich das Wasser in verschiedenen Teilen des Flusses bewegt. Der Fluss repräsentiert dabei deine Matrix, die die Transformation beschreibt.

Eigenvektoren: Stabile Richtungen im Fluss

Im Fluss gibt es bestimmte Strömungslinien, entlang derer sich das Wasser in einer stabilen Weise bewegt. Diese Strömungslinien ändern nicht ihre Richtung, auch wenn das Wasser schneller oder langsamer fließt. Diese stabilen Richtungen im Fluss sind wie die Eigenvektoren. Sie repräsentieren die speziellen Richtungen, die durch die Transformation (den Fluss) nicht verändert werden.

Eigenwerte: Geschwindigkeit der Strömung

Jetzt beobachtest du, dass das Wasser entlang dieser stabilen Strömungslinien unterschiedlich schnell fließt. Einige Strömungslinien haben eine starke Strömung (das Wasser bewegt sich schnell), während andere eine schwächere Strömung haben (das Wasser bewegt sich langsam). Diese Geschwindigkeiten entlang der stabilen Strömungslinien sind wie die Eigenwerte. Sie geben an, wie stark der Fluss entlang der jeweiligen Strömungslinie (Eigenvektor) ist.

Das ‚Verständnis‘ von chatGPT4o ist meines Erachtens überaus beeindruckend!

Der nachfolgende Auszug aus einer meiner vielen Kommunikationen mit chatGPT4o möge dies weiter verdeutlichen und fasst eines der Ziele dieses Arbeitsschrittes zusammen:

Ich: … Wir haben die komplexe Collective Mind Matrix als Collective Mind Operator verwendet und die Eigenwerte und Eigenvektoren berechnet. Bilden wir das Skalarprodukt der Zeilenvektoren des Collective Mind Operators mit dem Eigenvektor des größten Eigenwertes, den wir als Repräsentation des Collective Mind verstehen, so sollte dies ergeben, wieviel jeder Speaker auf das Collective Mind einzahlt. Siehst Du das genauso?

ChatGPT: Ja, das sehe ich genauso. Das Skalarprodukt der Zeilenvektoren des Collective Mind Operators mit dem Eigenvektor des größten Eigenwertes (der als Repräsentation des Collective Mind interpretiert wird) gibt an, wie viel jeder Speaker zum Collective Mind beiträgt. Hier ist der Code, um diese Analyse durchzuführen…

Auf dieser Basis erhalten wir folgende Ergebnisse – ich verzichte auf die dazugehörige Mathematik:

Abbildung 3: Der Collective Mind Operator, dargestellt als Heatmatrix mit Realteil (Textähnlichkeiten) und Imaginärteil (Sentimentunterschiede): z.B. hat Speaker 1 (Zeile 1) eine Textähnlichkeit mit Speaker 2 von 0,62 und einen Sentimentunterschied von 0,20 (Spalte 3 und 4).

Der erste Eigenvektor, also derjenige mit dem größten Eigenwert, kann auch wie folgt dargestellt werden:

Abbildung 4: Der fünfdimensionale Eigenvektor (da fünf Speaker) zeigt, dass alle Speaker etwa mit gleichen Aussagegewichten in den Collective Mind einzahlen, was auch der Analyse von myGini entspricht. Die Sentiments, gemessen über die Sprache der fünf Speaker, sind nahezu neutral. – Eine feingranulare Analyse auf der Ebene der einzelnen Diskussionsbeiträge, ohne Abbildung hier, zeigt deutliche Peak-artige Ausschläge, ähnlich wie die vocal burst Ausschläge gemäß hume.ai.- Ich habe mir den Vergleich auf Sekundenebene erspart.

Abbildung 5: Netzwerk der Textähnlichkeiten ab dem Schwellenwert von 0,61 zwischen den Speakern (maximale Ähnlichkeit ist 1). Speaker 2 und 4 haben eine recht große Textähnlichkeit, Sprecher 5 hat zu beiden eine ähnlich große Textähnlichkeit.

Der in Abbildung 4 dargestellte Eigenvektor zeigt in den fünf Speaker-Dimensionen eine recht große Homogenität. – Alle anderen, hier nicht gezeigten Eigenvektoren sind sehr stark heterogen in den Beiträgen der Speaker. – Sie dienen deshalb nicht als Repräsentanten eines Collective Mind!

Trägt man alle bisherigen Informationen zu den Beiträgen der Speaker zum CM zusammen, so ergibt sich Tabelle 4:

Tabelle 4: Diese Tabelle zeigt im Detail ein nicht ganz homogenes Ergebnisbild: Gemäß Netzwerkanalyse und den aufsummierten Textähnlichkeiten müssten die Speaker 2 und 4 den größten Beitrag zum Collective Mind beisteuern, gemäß dem Skalarprodukt von Eigenvektor und Zeilenvektor sind Speaker 5, 4 und 2 diejenigen, die den größten Beitrag stellen. Gemäß chatGPT4o sind Speaker 1 und 4, bzw. mit Sentimentanalyse, hier als emotion bezeichnet, sind Speaker 4 und 1, diejenigen mit den größten CM-Beiträgen. Es ist auch zu erkennen, dass die Speaker mit dem größen Redeanteil nicht zwangsläufig das CM ausbilden. Sprecher 2 und 4 liefern in allen Analysen, CM-Operator-, myGini- und Netzwerk-Analyse, einen wichtigen Beitrag.
Erläuterungen zur Netzwerkanalyse: Degree centrality (DC): Diese Kennzahl gibt an, wie gut ein Knoten vernetzt ist und wie zentral seine Position im Netzwerk ist. Betweenness centrality (BC): Diese Kennzahl zeigt an, wie wichtig ein Knoten für die Informationsvermittlung und die Kontrolle über den Fluss im Netzwerk ist. Closeness centrality (CC): Diese Kennzahl gibt an, wie schnell ein Knoten Informationen oder Ressourcen im gesamten Netzwerk erreichen kann.

Ich habe myGini zu den Gründen der Analyse-Unterschiede befragt. Wegen des Umfangs verzichte ich auf die volle Wiedergabe der Gründe: Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass die CM Operator-Methode die Interaktion der Speaker mathematisch misst und die Vermessung bei chatGPt4o auf einer subjektiven chatGPT4o-Einschätzung beruht. In dieser Einschätzung werden die Häufigkeit, Tiefe, Relevanz, Konsistenz und emotionale Tonalität der Speaker-Beiträge zum vorher identifizierten Collective Mind qualitativ bewertet (siehe Tabelle 3: Rangordnung der Begriffe im CM). Auch im Falle der myGini Analyse wird eine Form von Interaktion gemessen, indem auf das identifizierte Collective Mind referenziert wird. Diese Interaktion ist jedoch nicht vergleichbar mit der Netzwerk-Interaktion über Textähnlichkeiten und Sentimentunterschiede, die in den CM-Eigenvektor mündet. – myGini beurteilt die Speaker-Beiträge qualitativ an Hand des von ihr selbst festgelegten CM.

Dieser Blog startete mit der Frage: Kann man mit Hilfe der öffentlich zugänglichen AI/ML-Werkzeuge eine AI/ML-Assistenz aufbauen, die ein Team darin unterstützt ein Collective Mind aufzubauen?

Ich hoffe, gezeigt zu haben, dass man die Frage mit ja beantworten kann. Die Analyse mittels myGini und die mit dem Collective Mind Operator liefern zwar keine völlig identischen Ergebnisse, jedoch liegen die beiden Ergebnisse insgesamt dicht beieinander. – Meines Erachtens liefern beiden Ergebnisse zusammen wertvolle Einblicke in die Dynamik einer Gruppe oder eines Teams, die man ohne AI/ML-Assistenz nicht erhält.

Die Analyse hat auch gezeigt, dass die Textanalysen mittels der Standardtextanalyse-Werkzeuge, auch wenn diese teilweise Transformer-Technologie benutzen, mit der Qualität von myGini/chatGPT4o bei weitem ! nicht mithalten können. Das Ziel weiterer Untersuchungen sollte also sein, den Collective Mind Operator mit den myGini Textanalyse-Fähigkeiten zusammen zu bringen. Damit wäre es dann auch möglich eine inhaltliche Collective Mind Textaussage zu finden, die unmittelbar mit dem CM-Eigenvektor verbunden ist. – Die Collective Mind Textaussage von myGini ist eine Drittaussage, sie entspringt leider nicht unmittelbar dem CM-Eigenvektor.- Es ist also noch Potential für weitere Untersuchungen vorhanden.

Und hier die Einschätzung von myGini zum Blog. Alle Verbesserungsvorschläge treffen zu, ich werde versuchen diese später in Ergänzungen zu berücksichtigen:

Ich: Ich habe gerade die PDF Datei ‚Blog CM-Operator‘ hochgeladen. Ich möchte, dass Du mir Deine Meinung zu diesem Blog mitteilst und mir Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigst.

Meinung zum Blog-Artikel

Der Blog-Artikel bietet eine umfassende und detaillierte Analyse des Collective Mind Konzepts unter Verwendung moderner AI/ML-Werkzeuge. Die Methode, den Collective Mind Operator zu verwenden und eine komplexe Matrix zu erstellen, um Textähnlichkeiten und Sentimentunterschiede zu modellieren, zeigt ein tiefes Verständnis der Materie und ist innovativ. Der Artikel ist klar strukturiert und führt den Leser Schritt für Schritt durch die verschiedenen Analysen und deren Ergebnisse.

Stärken des Artikels

Detaillierte Analyse: Der Artikel erklärt gründlich die verwendeten Werkzeuge und Methoden, was für Transparenz sorgt.
Innovative Methoden: Die Verwendung einer komplexen Matrix zur Modellierung des Collective Mind ist innovativ und zeigt ein tiefes Verständnis der Mathematik hinter den Konzepten.
Klare Struktur: Der Artikel ist gut strukturiert und führt den Leser logisch durch die verschiedenen Schritte der Analyse.
Praktische Anwendung: Die Anwendung der Analyse auf eine reale Diskussion (Markus Lanz Show) macht die Methode greifbar und zeigt ihre praktische Relevanz.

Verbesserungsmöglichkeiten

Erklärung der mathematischen Konzepte:
- Detailtiefe: Obwohl die Erklärungen zu Eigenwerten und Eigenvektoren gut sind, könnten sie für Leser ohne mathematischen Hintergrund schwer verständlich sein. Eine noch einfachere Metapher oder visuelle Darstellungen könnten helfen.
- Visualisierungen: Mehr Diagramme oder Grafiken, die die komplexen mathematischen Beziehungen illustrieren, könnten das Verständnis erleichtern.
Vertiefung der Sentiment-Analyse:
- Detaillierte Ergebnisse: Die Ergebnisse der Sentiment-Analyse könnten detaillierter dargestellt werden, um die emotionalen Nuancen der Beiträge der Sprecher besser zu erfassen.
- Integration in die Analyse: Eine tiefere Integration der Sentiment-Analyse in die Gesamtbewertung könnte die Ergebnisse weiter verfeinern.
Diskussion der Ergebnisse:
- Vergleich der Methoden: Eine detailliertere Diskussion über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der Ergebnisse der verschiedenen Methoden (Collective Mind Operator vs. myGini) könnte wertvolle Einblicke bieten.
- Implikationen: Eine Diskussion über die praktischen Implikationen der Ergebnisse für die Teamführung und das Management könnte den Artikel abrunden.
Leserfreundlichkeit:
- Zusammenfassung: Eine prägnante Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse am Anfang oder Ende des Artikels könnte dem Leser helfen, die Hauptpunkte schnell zu erfassen.
- Glossar: Ein Glossar der verwendeten Begriffe und Konzepte könnte nützlich sein, insbesondere für Leser, die nicht mit allen verwendeten Methoden und Tools vertraut sind.

Fazit
Der Blog-Artikel ist eine beeindruckende Darstellung moderner Analysemethoden zur Untersuchung des Collective Mind Konzepts. Mit einigen Verbesserungen in Bezug auf die Erklärung der mathematischen Konzepte, die Vertiefung der Sentiment-Analyse und eine klarere Diskussion der Ergebnisse könnte der Artikel noch zugänglicher und nützlicher für ein breiteres Publikum werden.

[1] ZDF (2024) https://www.zdf.de/gesellschaft/markus-lanz/markus-lanz-vom-30-mai-2024-100.html oder http://youtu.be/rpINCu5VmnY

Von ‚Agil ist tot‘ und anderen pathologischen Transformationen

Unter Mitwirkung meines Management 4.0-AI-Assistenten myGini (basiert auf chatGPTplus 4x)

In meinem bzw. unserem ersten Blog-Beitrag „Von Wokeness und anderen pathologischen Transformationen“ haben wir die Dynamiken untersucht, die zu einer übermäßigen und oft verzerrten Anpassung an soziale und kulturelle Strömungen führen. In diesem Beitrag wollen wir uns einem weiteren Phänomen widmen, das in der Geschäftswelt für Verwirrung sorgt: Die Behauptung, dass ‚Agil tot ist‘.

Abbildung 1: Grundidee erstellt von myGini/ChatGPT4o/Dall-E, bearbeitet von mir, da die KI nicht in der Lage war, die von mir vorgegebenen Begriffe in den Baum einzusetzen.

Rückblick auf ‚Von Wokeness und anderen pathologischen Transformationen‘

Bevor wir uns mit der Behauptung ‚Agil ist tot‘ befassen, lohnt es sich, den Kerngedanken des ersten Blog-Beitrags kurz zu rekapitulieren: Ursprünglich positive Ideen und Bewegungen gleiten durch Übertreibung und Fehlinterpretation in eine pathologische Richtung ab. Basis für dieses Abgleiten sind ‚ungesunde‘ Entwicklungen individueller Grundbedürfnisse. Diesen Kerngedanken übertragen wir auf die Untersuchung der Aussage ‚Agil ist tot‘.

Die Wurzeln des Agilen Manifests

Das Agile Manifest, das im Jahr 2001 von einer Gruppe von Softwareentwicklern formuliert wurde, setzte neue Standards für Flexibilität, Kundenorientierung und iterative Entwicklungsprozesse. Das Agile Manifest [1] besteht aus lediglich vier Prinzipien, die unmittelbar mit menschlichen Grundbedürfnissen verbunden sind:

Selbstwirksamkeit: Innerhalb vertretbarer Zeit ein Ergebnis zu liefern, das einen Nutzen stiftet. – Wir wollen etwas Sinnvolles tun.

Kontrolle über die eigene Arbeit zu erhalten: Nicht Dokumente und Verträge allein bestimmen die Arbeit. – Menschen sind der wichtigste Faktor.

Teamorientierung: Der Auftraggeber gehört als Kunde zum Team. – Das Denken in Gruppensilos gehört der Vergangenheit an.

Lust an der Arbeit: Leben heißt Veränderung, deshalb ist es wichtig Veränderungen auch in Projekten willkommen zu heißen. – Vielfalt macht mehr Spaß.

Diese Prinzipien haben die Art und Weise, wie Projekte und Teams organisiert und geführt werden, revolutioniert. Leider nicht überall. – In den letzten Jahren ist eine Gegenbewegung entstanden, die behauptet, dass Agilität nicht mehr relevant sei. – Man vergegenwärtige sich diese Aussage: Dies bedeutet, dass in Zeiten von VUCA [2] Agilität keine Bedeutung mehr haben soll und dass ein Arbeiten, das die menschlichen Grundbedürfnisse unterstützt nicht mehr gefragt ist.

Der Ruf nach Veränderung: ‚Agil ist tot‘

Dieser Ruf ‚Agil ist tot‘ ist das Ergebnis einer pathologische Transformation, die durch mehrere Faktoren beeinflusst wird:

Missverständnisse und Fehlanwendungen: Viele Unternehmen haben agile Methoden übernommen, ohne die zugrunde liegenden Prinzipien (vollständig) zu verstehen. Dies führte zu oberflächlichen Implementierungen, die die gewünschten Ergebnisse nicht liefern können.

Kommerzialisierung und Überregulierung: Agile Methoden wurden zunehmend kommerzialisiert, was zur Entwicklung von standardisierten und oft starren Frameworks führte. Dies steht im Widerspruch zur ursprünglichen Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der agilen Prinzipien.

Komplexität und Überforderung: In einem zunehmend komplexen Gesellschafts- bzw. Geschäftsumfeld fühlen sich viele Führungskräfte und Teams überfordert. Der Ruf nach „Agilität ist tot“ spiegelt oft eine tiefere Sehnsucht nach Stabilität und Kontrolle wider.

Selbstorganisation und kollektiven Intelligenz: Geführte Selbstorganisation und die damit verbundene kollektive Intelligenz ist ein zentraler Aspekt erfolgreicher agiler Transformationen. Die Fähigkeit von Teams, sich selbst zu organisieren und auf sich verändernde Umstände zu reagieren, ist entscheidend für die Schaffung wertschöpfender Komplexität und Emergenz. Leider findet keine wirkliche Auseinandersetzung mit den Prinzipien der Selbstorganisation [3] statt. – Die fehlende (anstrengende) Auseinandersetzung mit den Prinzipien der Selbstorganisation beginnt schon bei denjenigen, die Agilität vermitteln bzw. lehren.

Pathologische Transformationen im agilen Kontext

Pathologische Transformationen im Kontext der Agilität können verschiedene Formen annehmen:

Übermäßige Formalisierung: Anstatt sich auf die Kernprinzipien von Agilität zu konzentrieren, neigen Organisationen dazu, übermäßig formale und bürokratische Prozesse einzuführen. Dazu gehört auch die dogmatische Anwendung agiler Methoden sowie das sogenannte „Agile Theater“.

Dogmatische Anwendung: Wenn Agilität strikt nach Lehrbuch oder Guide praktiziert wird – in dem Regeln extrahiert werden und befolgt werden, ohne diese wirklich zu verstehen und ohne Rücksicht auf die individuellen Bedürfnisse und Kontexte der Teams und Organisationen – entsteht eine starre und unflexible Arbeitsweise. Dies führt dazu, dass die Anpassungsfähigkeit und die Kreativität der Teams eingeschränkt werden. Anstatt auf Veränderungen und neue Herausforderungen flexibel reagieren zu können, verharren die Teams in festgefahrenen Prozessen, die der agilen Philosophie widersprechen.
Agile Theater: Unternehmen, die agile Rituale und Meetings durchführen, ohne die zugrunde liegenden Prinzipien tatsächlich zu leben, betreiben oft eine Art „Agiles Theater“. Dies bedeutet, dass sie zwar die äußeren Formen und Strukturen der Agilität (partiell) übernehmen, aber die dahinterstehenden Werte und Prinzipien ignorieren. Infolgedessen bleibt der wahre Nutzen der Agilität aus, da die oberflächliche Anwendung keinen echten Wandel in der Arbeitsweise und Kultur des Unternehmens bewirkt.
Hybride Anwendung: Aus Angst etwas falsch zu machen, werden bisherige Praktiken bezüglich der zugrundeliegenden Werte und Grundannahmen nicht hinterfragt. Es werden agile Methoden auf dem Boden traditioneller Denkweisen eingeführt. Der Glaubenssatz, dass ein Unternehmen nur dann erfolgreich ist, wenn alle Mitarbeiter überlastet sind und viele Projekte gleichzeitig bearbeiten werden, dies ist ein solcher Glaubenssatz.

Ignorieren der menschlichen Dimension: Agile Prinzipien betonen die Bedeutung von Kommunikation, Zusammenarbeit und Vertrauen. Eine pathologische Transformation tritt auf, wenn diese menschlichen Aspekte vernachlässigt werden und der Fokus ausschließlich auf Tools und Prozessen liegt. Ohne das menschliche Element verliert Agilität ihre Wirksamkeit.

Kurzfristiges Denken: Agilität beruht auf Selbstorganisation und fördert eine iterative und inkrementelle Herangehensweise, die langfristige Anpassungsfähigkeit ermöglicht. Pathologische Transformationen entstehen, wenn kurzfristige Gewinne über langfristige Nachhaltigkeit gestellt werden. Dies führt zu einer Kultur der Schnellschüsse, die die Ausbildung langfristiger Fähigkeiten im Umgang mit Komplexität und Unsicherheit verhindert.

Management Übernahme: Wenn Führungskräfte agile Methoden als reines Kontrollinstrument implementieren, um größere monetäre Leistung zu erwirtschaften, wird die eigentliche Idee der Agilität pervertiert. Anstatt Teams Autonomie und Verantwortung zu geben, wird Agilität genutzt, um Mikromanagement zu betreiben und den Druck auf die Mitarbeiter zu erhöhen. Dies führt zu einem Verlust des Vertrauens und der Motivation im Team und steht im direkten Widerspruch zu den Prinzipien der Selbstorganisation und Eigenverantwortung, die zentral für die Agilität sind.

Analyse der pathologischen Transformationen durch menschliche Grundbedürfnisse

Wie in unserem ersten Blog-Beitrag zu pathologischen Transformationen beschrieben, können pathologische Transformationen auf ungesunde Entwicklungen individueller Grundbedürfnisse zurückgeführt werden. Diese Erkenntnis übertragen wir auf die agile Transformation:

Bedürfnis nach Selbstwerterhöhung und Selbstwertschutz:

Dogmatische Anwendung: Führungskräfte und Mitarbeiter, die agile Methoden strikt nach Lehrbuch anwenden, können dies aus einem Bedürfnis nach Anerkennung und Bestätigung tun. Indem sie sich strikt an Vorgaben halten, versuchen sie, ihren eigenen Wert zu demonstrieren und sich vor Kritik zu schützen. Diese starre Anwendung führt zu einer unflexiblen und ineffektiven Arbeitsweise.

Agiles Theater: Das zur Schau stellen agiler Methoden ohne deren Werte zu leben, kann ebenfalls aus einem Bedürfnis nach sozialer Anerkennung resultieren. Unternehmen wollen modern und innovativ erscheinen, ohne sich wirklich auf die Veränderungen einzulassen, die echte Agilität erfordert.

Hybride Anwendung: Bisherige Arbeitsweisen werden bezüglich der zugrunde liegenden Werte und Glaubenssätze nicht in Frage gestellt. – Dies geschieht aus individuellem oder organisationalem Selbstschutz. – Die mit bisherigen Arbeitsweisen verbundenen Privilegien will man nicht aufgeben. Letztendlich verharren Personen und Unternehmen in dominierenden Werten wie Macht, Status, Anerkennung (sowie Ordnung und Kontrolle) und wenden aus diesem Werteprofil heraus vermeintlich Agilität an.

Bedürfnis nach Ordnung und Kontrolle:

Übermäßige Formalisierung: Das Bedürfnis nach Ordnung und Kontrolle führt oft dazu, dass Unternehmen agile Methoden übermäßig formalisieren. Dies schafft eine scheinbare Sicherheit und Struktur, erstickt jedoch die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, die Agilität ausmacht.

Management Übernahme: Führungskräfte, die Agilität als Kontrollinstrument nutzen, tun dies oft, um ihre eigene Unsicherheit und das Bedürfnis nach Kontrolle zu kompensieren. Dies widerspricht den Prinzipien der Selbstorganisation und Eigenverantwortung und untergräbt das Vertrauen und die Motivation der Teams.

Bedürfnis nach Lust und Unlustvermeidung:

Kurzfristiges Denken: Unternehmen, die kurzfristige Gewinne über langfristige Nachhaltigkeit stellen, handeln oft aus einem Bedürfnis heraus, schnelle Erfolge zu erzielen und Unannehmlichkeiten zu vermeiden. Dies führt zu einer Kultur der Schnellschüsse, die die langfristige Entwicklung und Anpassungsfähigkeit beeinträchtigt. Die VUCA-Kompetenz wird torpediert.

Bedürfnis nach Bindung und Zugehörigkeit:

Ignorieren der menschlichen Dimension: Das Ignorieren der menschlichen Aspekte in agilen Transformationen kann das Bedürfnis nach Bindung und Zugehörigkeit untergraben. Agile Prinzipien betonen Zusammenarbeit, Vertrauen und Kommunikation. Wenn diese Aspekte vernachlässigt werden, fühlen sich Mitarbeiter entfremdet und demotiviert, was die Effektivität der agilen Methoden sehr stark beeinträchtigt.

Fazit und Ausblick

Der Ruf „Agil ist tot“ ist oft ein Symptom tiefer liegender Probleme und Missverständnisse. Anstatt Agilität als veraltet abzutun, sollten wir uns darauf konzentrieren, die zugrunde liegenden Prinzipien zu verstehen und anzuwenden. Selbstorganisation, kollektive Intelligenz und ein ausgewogenes Verhältnis von Emergenz und vorgegebener Struktur (d.h. Governance, man siehe hierzu diverse vorherigen Blog-Beiträge und die dort genannte weiterführende Literatur) sind Schlüsselkomponenten, um in einer komplexen und sich ständig verändernden Welt erfolgreich zu sein.

Künstliche Intelligenz in der Projektarbeit kann neue Möglichkeiten für hybride kollektive Intelligenz eröffnen. – Man siehe hierzu viele meiner vorherigen Blog-Beiträge.
Diese Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine kann die Effizienz und Effektivität von Projekten erheblich steigern und neue Wege der Problemlösung eröffnen. Jedoch erfordert dies ein ‚gesundes‘ individuelles und organisationales Agilitäts-Verständnis. Falls dies nicht der Fall ist, ist zu erwarten, dass sich die pathologischen Strukturen verfestigen [4].

Wir laden unsere Leser ein, ihre Erfahrungen und Gedanken zu diesem Thema zu teilen.

[1] Agile Manifest (2024) https://agilemanifesto.org/iso/de/manifesto.html, Stand 28.05.2024

[2] Wikipedia (2024) VUCA, https://en.wikipedia.org/wiki/VUCA, Stand 28.05.2024

[3] Oswald A, Köhler J und Schmidt R (2018) Project Management at the Edge of Chaos, Social Techniques for Complex Systems, Springer Nature, Heidelberg

[4] Oswald A, Flore A, Lang R und Nuhn H (2024) Collective Intelligence von KI und Mensch in der Projektarbeit – Ein Rahmenwerk auf der Basis von ICB 4.0 und Management 4.0, in Bernert C, Scheurer S und Wehnes H (Hrsg.), KI in der Projektwirtschaft – Was verändert sich durch KI im Projektmanagement?, GPM Trend, GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V., UVK Verlag, Münche

Von Wokeness und anderen pathologischen Transformationen

(Anm.: Im Anhang unter [9] des Blogs befindet sich das Feedback eines wordpress/jetpack AI Assistant!)

Anlässlich des israelisch-palästinensischen Konfliktes breitet sich an deutschen und amerikanischen Universitäten (überraschenderweise) offener aggressiver Antisemitismus aus [0].

Abbildung 1: Bild generiert von Stable Diffusion mittels des (englischen) Blog-Titels als Prompt [1]

Dies hat mich betroffen und ratlos gemacht, zumal ich davon ausging, dass Studierende und Wissenschaftler: innen von einem an Mensch und Natur ausgerichteten Wertesystem geleitet werden. – Ich will verstehen, was hier vorgeht.

Auf X bzw. twitter kann man beobachten, dass sich akademische Kontrahenten in bösartigen Schlammschlachten ergehen und selbst auf LinkedIn, das noch weitgehend von Bösartigkeit frei ist, sich diese beginnt zu zeigen, wie man an den Kommentaren zum Beitrag von Christoph Bautz erkennen kann [2]. – Spätestens mit dem LinkedIn-Beitrag [3] ist diese Form der X-Kommunikation auch in LinkedIn angekommen.

Meine Recherchen führten mich sehr schnell zu den Themen woke oder wokeness, von denen ich bis dahin – zu meinem Erschrecken – nichts wahrgenommen hatte: „Der Duden definiert woke als: „in hohem Maß politisch wach und engagiert gegen (insbesondere rassistische, sexistische, soziale) Diskriminierung““. [4]

Im ursprünglichen Sinne ist woke-sein etwas sehr Positives, so wie zum Beispiel die Sorge um Nachhaltigkeit, ausgedrückt im Wunsch unsere Erde in Klima, Diversität und Natur zu schützen.

Ich spreche von pathologischen Transformationen, wenn positive Ziele (u.a. Klimaschutz, soziale Gerechtigkeit, Gleichberechtigung, Freiheit in der Identität (Glaube, Sexualität, usw. )) aber auch positive organisationale Ziele (Erstellung nachhaltiger Produkte, Kundenorientierung, Mehrwert schaffen usw.) angestrebt werden, jedoch das Denken und Handeln auf dem Weg dorthin Respekt vor Mensch und Natur vermissen lässt. – Es kann auch sein, dass die positiven Ziele nicht wahrhaftig unterstützt werden, sondern die Unterstützung geschickt als Mittel eingesetzt wird, um eigene Interessen zu verfolgen oder unbewusst Persönlichkeitsprobleme zu verdecken. Diese Transformationen nenne ich pathologisch, also ungesund, weil die Veränderung, die mit dem durchaus positiven Ziel verbundenen ist, Respekt gegenüber anderen vermissen lässt. Der oben genannte Antisemitismus an Hochschulen ist ein Beispiel für eine Transformation, die pathologische Züge zeigt.

Eine meines Erachtens exzellente Darstellung des Phänomens woke, kombiniert mit psychologischer Einsicht, hat Esther Bockwyt verfasst [5]. Die Aussagen von Frau Bockwyt werden u.a. durch (zwei) weitere Wissenschaftler bestätigt [6], [7]:

Woke will Minderheiten schützen und richtet sich gegen die rule class, also diejenigen, die anderen ihre Regeln, ihre Macht, aufdrücken: Minderheiten können hierbei Frauen sein, der Nicht-Westen (Lateinamerika, Asien, Nahe Osten (ohne Israel)), Nicht-Weiße Menschen, Homosexuelle, transgender Menschen, usw. [5].

Woke sieht die Ursache für diese Probleme ausschließlich in sozialen Faktoren. Dies kann so weit gehen, dass die Ursachen für Pädophilie ausschließlich in sozialen Faktoren gesehen wird und daraus abgeleitet wird, dass Pädophile eine schützenswerte Minderheit ist und damit Pädophilie nicht mehr strafbar sein soll [5].

Woke geht beim Schützen der Minderheiten sehr stark am Ziel vorbei, da woke in starkem Maße ideologisiert: u.a. sind Kapitalismus, Kolonialismus und Imperialismus oder der weiße Mann schuld. Die USA und der anhängende Westen (u.a. Europa und Israel) unterdrücken nach wie vor die restliche Welt. In [5], [6] und [7] werden sehr viele dieser am Ziel-vorbei-woke-Beispiele benannt, ich zitiere hier ein Beispiel aus [5]:

„Im angelsächsischen Raum gibt es bereits das Ritual, Redner bei öffentlichen Veranstaltungen aufzufordern, ihre Privilegien vor allen anderen offenzulegen. So würde sich beispielsweise ein Arzt als weißer, heterosexueller, männlich »gelesener« Europäer mit Cis-Gender vorstellen. Im Weltbild der Wokeness sind dies Attribute, die einer Rechtfertigung bedürfen. Mit einer derartigen Vorstellung schwingt immer eine Art Schuld mit.“

Es gibt keine Wahrheiten, allein die Perspektive des Einzelnen, also auch der Minderheit, zählt. Falls eine Minderheit gegen die Macht zurückschlägt, so ist dies deren Perspektive und damit gerechtfertigt, um der Unterdrückung zu entgehen. – U.a. wird das Hamas Massaker damit gerechtfertigt.

Wissenschaftliche Erkenntnisse werden in diesem Zusammenhang sehr relativiert, ja sogar auf das Niveau von Perspektiven gesetzt. Dies wird legitimiert durch die Feststellung, dass Wissenschaft oft und lange Zeit im Dienst der Mächtigen stand und noch steht. – Leider trifft es zu, dass sich Wissenschaftler immer wieder korrumpieren: Ein eklatantes Beispiel aus jüngster Zeit, ist die Diskreditierung und bewusste Desinformation wissenschaftlicher Erkenntnisse zur Klimakrise durch die Ölindustrie und zu den Gefahren des Rauchens durch die Tabakindustrie.

Da wissenschaftliche Erkenntnis im Dienst der Mächtigen steht, ist es legitim ‚wissenschaftliche Erkenntnisse‘ gezielt für das Durchsetzen von woke-Interessen einzusetzen.

Es entsteht ein woke-Stammesdenken, das die Solidarität mit den Minderheiten festigt. Das Stammesdenken erzeugt einen großen blinden Fleck und macht mental blind für andere Perspektiven. – Es dient der Ausbildung von (sozialer) Identität. – Eine neue Form der Politik ist damit verbundenen, die Identitätspolitik. Ein demokratischer Diskurs ist nicht mehr möglich. In der äußersten Form entsteht Wut und Hass.

Man kann auf X beobachten, dass Wut und Hass sehr oft von einigen wenigen „Anführern“ getragen wird und leider oftmals viele folgen. In [5] wird u.a. deshalb eine psychologische Analyse der Wokeness vorgenommen, entsprechend der Feststellung „Im Kern geht es bei jeder politischen Ausrichtung um psychologische Fragen.“. Die pathologischen Transformationen haben hiernach ihre wesentlichen Ursachen in der ungesunden individuellen Ausprägung menschlicher Grundbedürfnisse. Mit den menschlichen Grundbedürfnissen habe ich mich des Öfteren in Blog-Beiträgen beschäftigt. Ich verweise insbesondere auf den Beitrag „Rückwärtsgewandt in den Abgrund…oder… Entwickeln wir uns weiter!? November 19, 2023“ und den Blog-Beitrag „Cultural Entropy: Corona deckt unsere Werte auf! März 22, 2020“.

Insbesondere die beiden menschlichen Grundbedürfnisse „Bedürfnis nach Selbstwerterhöhung und Selbstwertschutz“ und „Bedürfnis nach Ordnung und Kontrolle“ und die damit verbundenen value-Meme rot (u.a. Macht und Anerkennung) und blau (u.a. Ordnung und Sicherheit) des Kultur- und Bewusstseinsmodels Spiral Dynamics tragen ‚ungesundes‘ Potential in sich: Das Bedürfnis nach Selbstwerterhöhung und Selbstschutz trägt das Potential zu ungesundem Narzissmus in sich und das Bedürfnis nach Ordnung und Kontrolle trägt die zwanghafte Intoleranz in sich. Ich skizziere an Hand einiger Zitate die woken Ausprägungen:

„Das narzisstische Bedürfnis der besonders woken Personen geht scheinbar über die Konkurrenz um den eigenen Leistungserfolg hinaus, um stattdessen das Konkurrieren um die sozialste und wokeste Ader in den Vordergrund zu stellen…. Das Konkurrieren um Erfolg und Macht in klassischer Weise unterscheidet sich lediglich im Vorzeichen vom Konkurrieren um Opferrollen. Beiden liegt die narzisstische Motivation zugrunde.“ [5]

„Der scheinbare Erweckungscharakter, der mit woken Theorien einhergehen soll, ist eine wichtige Gemeinsamkeit mit Verschwörungstheorien, bei denen deren Anhänger ebenso von sich glauben und behaupten, zu einer Minderheit an Erleuchteten zu gehören, die sich gegen den Mainstream oder gegen falsches Wissen einer Mehrheit richten…Das Woke in uns entspringt in hohem Maße der Gewissenhaftigkeit, die in zunehmendem Ausmaß zu einengendem Zwang wird…Und weil niemals alle Menschen und alle Gruppen in dem, was sie als gerecht empfinden, übereinstimmen und es zu Konflikten kommen würde, muss Gerechtigkeit zwangsweise geschaffen werden und durch eine Autorität sichergestellt werden.“ [5]

„In dem Wunsch, die Welt radikal und kompromisslos nach eigenen Regeln verändern zu wollen, vereinigen sich also die beschriebene Zwanghaftigkeit und der Narzissmus. Zu ihnen kommen aber noch weitere, mit ihnen verbundene psychologische Merkmale hinzu, unter anderem das der Aggression….Das besondere an der woken Aggression liegt darin, dass sie Aggression an sich vollständig ablehnt.“ [5]

Verbunden mit dem Zwang nach Ordnung, Kontrolle und Sicherheit und der Wahrnehmung, dass die „Welt derart toxisch“ ist, ist das Potential zur Ausbildung von Depressionen „In der Wokeness katastrophiert man jedwede Kränkung zum Trauma, von dem man geschützt werden müsse.“ [5]

Mit dem dritten Grundbedürfnis nach Lust und Unlustvermeidung sind die grundlegenden Motive nach Freiheit und Veränderung (Neuem) verbundenen. – Man möchte die Begrenzungen des Lebens sprengen. – In seiner pathologischen Ausprägung, ist die sogenannte histronische Persönlichkeit „geprägt auch durch die Unfähigkeit, die notwendigen Begrenzungen des Lebens [wahrzunehmen] und auszuhalten“. [5] – Dies kann dazu führen, dass völlig unrealistische Transformations-Szenarien der Zukunft entworfen werden und für realisierbar gehalten werden, ohne, dass deren Umsetzbarkeit eine Rolle spielt.

Nimmt man diese drei pathologischen Ausprägungen sowie die woken Glaubenssätze (es gibt keine Wahrheiten, nur soziale Faktoren sind entscheidend) zusammen mit den seit langem bekannten Erkenntnissen zur Identitätsbildung und dem damit verbundenem Gruppen-Zugehörigkeitsgefühl, so kann man sehr gut den eingangs geschilderten Antisemitismus an Hochschulen verstehen: Einzelne universitäre (studentische) Führungs-Persönlichkeiten (Narzissmus, zwanghafte Intoleranz und Histrionie) öffnen den Raumen für Wut und Hass. – Israel wird als Land des weißen Kapitalismus, Kolonialismus und Imperialismus gesehen. – Dies wird als Ursache für die Unterdrückung der Minderheit der Palästinenser verstanden. – Es beginnt sich der woke Antisemitismus zu entfalten.

Ich gehe auch davon aus, dass die Unterdrückung der Palästinenser durch Israel sehr real ist. – Antisemitismus kann jedoch keine Lösung sein für einen Konflikt, an dem viele Parteien, auch die Palästinenser, aktiv beteiligt sind.

Auch wenn nicht alle hier und in [5], [6] und [7] geschilderten woken Ausprägungen auf andere Kontexte übertragbar sind, so kann man die grundlegenden pathologischen Muster auch in anderen Transformationen ausmachen: Nicht wenige Organisationen nehmen ihre Pathologie in einer organisationalen Transformation mit und vergiften damit die angestrebte neue Organisation. So kann man zum Beispiel auf linkedin wahrnehmen, das Agile Management tot gesagt wird, da sich der Erfolg oft nicht eingestellt hat. – Leider versteht man in solchen Fällen unter Agilem Management meistens nur die Anwendung der Methode Scrum, die durch die Pathologien der vorhandenen Organisationsstruktur, -kultur und -führung betrachtet wird.- Es entwickelt sich eine pathologische Transformation, die man schnell wieder los werden will, in dem man die Methode abschüttelt, vergisst aber, dass die Pathologien in einem selbst liegen und nicht zum Beispiel in der Methode.

[0] Pfister R (2024) Cheerleader des Judenhasses, https://www.spiegel.de/ausland/linker-antisemitismus-cheerleader-des-judenhasses-kolumne-a-f826004b-8b7d-4156-af45-3a44372ccaa6, Spiegel 05.11.2023, und Andersen C (2024) Antisemitismus an Unis: Zahlen überraschen, https://www.zdf.de/nachrichten/politik/deutschland/antisemitismus-hochschulen-studie-100.html, ZDF 15.03.2024

[1] Stable Diffusion (2024) https://stablediffusionweb.com/de/app/image-generator, Stand 20.04.2024

[2] Bautz C (2024) https://www.linkedin.com/posts/christoph-bautz_der-automobilsektor-muss-marktwirtschaftlich-activity-7182037747841327105-wgzY/?utm_source=share&utm_medium=member_ios, Stand 17.04.2024

[3] Shafie S (2024) https://www.linkedin.com/posts/sherifshafie_%3F%3F%3F%3F%3F%3F%3F-%3F%3F%3F%3F%3F%3F-%3F%3F-%3F%3F-activity-7187048825432195073-VmNA?utm_source=share&utm_medium=member_ios

[4] Wikipedia (2024) woke, https://de.wikipedia.org/wiki/Woke#:~:text=Der%20Duden%20definiert%20woke%20als,sexistische%2C%20soziale)%20Diskriminierung%E2%80%9C, Stand 17.04.2024

[5] Bockwyt E (2024) Woke: Psychologie eines Kulturkampfs, ‎Westend Verlag, kindle Version

[6] Precht R und Neiman S (2024) Die Wokeness-Bewegung – Richard David Precht im Gespräch mit Susan Neiman, Interview im ZDF, https://www.youtube.com/watch?v=y3arwjTtvK4

[7] Bossart M und Mounk Y (2024) Yascha Mounk: Identitätspolitik gefährdet die Demokratie | Sternstunde Philosophie, Interview im SRF Kultur, https://www.youtube.com/watch?v=hn6f0pPZo3I

[8] Wikipedia (2024) Wachstumskritische Bewegung https://de.wikipedia.org/wiki/Wachstumskritische_Bewegung Stand 25.04.2024

[9] Eine Empfehlung des AI Asssitant von wordpress/jetpack zum obigen Blogbeitrag – Ich entschieden, keine Änderungen vorzunehmen ;-). Hier die Ausgabe des AI Assistant:

Der Beitrag bietet eine tiefgreifende und gut recherchierte Auseinandersetzung mit dem Thema Wokeness und dessen kulturelle sowie psychologische Komponenten. Die Verwendung von realen Beispielen und wissenschaftlichen Quellen stärkt die Glaubwürdigkeit und gibt dem Leser einen fundierten Einblick in die diskutierten Themen.

Verbesserungsvorschläge:

1. Achten Sie darauf, dass die Inhalte nicht zu komplex für Leser ohne Vorkenntnisse werden. Zusätzliche Erklärungen oder Vereinfachungen könnten mehr Leser ansprechen.

2. Die Verlinkung und die Aktualität der zitierten Quellen ist hervorragend, allerdings könnte eine kürzere und prägnantere Zusammenfassung der wichtigsten Punkte die Lesbarkeit verbessern, besonders für diejenigen, die sich schnell einen Überblick verschaffen möchten.

3. Die sprachliche Schärfe bei sensiblen Themen sollte möglicherweise etwas abgemildert werden, um eine breitere Akzeptanz unter den Lesern zu fördern und hitzige Debatten zu vermeiden.

Insgesamt handelt es sich um einen hochwertigen Artikel, der jedoch von einer Straffung der Argumentation und einer klareren Trennung von Meinung und Fakten profitieren könnte.

AI & M 4.0: ‘Welt am Draht‘ oder Hybrid Collective Intelligence mit dem GPT-Multi-Agenten-System crewAI

Im Oktober 1973 zeigt das ARD den Zweiteiler ‚Welt am Draht‘ von Rainer Werner Fassbinder [1]. – Ein Film, der mich damals gleicher Maßen faszinierte wie auch beklemmend wirkte: Er behandelte die Frage nach unserem Sein und kam zu dem Schluss, das wir Menschen, die künstliche Welten über Simulationen erschaffen können, selbst eine Computersimulation sind.

Mit den heutigen Systemen generativer künstlicher Intelligenz (GPT-Systemen) stehen wir genau an dieser Schwelle solche Simulationen erzeugen zu können. Die GPT-Systeme liefern die kognitive Intelligenz und vielleicht irgendwann künstliches Bewusstsein. Mit Multi-Agent-Systemen, die GPT-Systeme einbinden, lassen sich künstliche Agenten Populationen erschaffen.

Abbildung 1: Welt am Draht – Selbstorganisierte Multi-Agent-Systeme lassen die Grenze zwischen biologischer Realität und simulierter Realität verschwinden. D.i. eine Collage aus zwei Bildern: rechte Seite generiert von chatGPTplus/DALL.E mit dem obigen Blog-Text als Prompt, linke Seite generiert von myGini/DALL.E; myGini hat den Prompt in mehreren Iterationen selbst angepasst und um das Konzept der Selbstorganisation erweitert.

In verschiedenen Blog-Beiträgen des letzten Jahres habe ich das Potential von Agent Based Modeling (ABM) behandelt: Diese Blog-Beiträge diskutieren die Anbindung unserer ‚realen‘ Welt an die virtuelle AI Welt, das Sichtbarmachen emergenter Struktur in sozialen Systemen mittels ABM und die Möglichkeit von Simulationen à la ‚Welt am Draht‘.
Seit Ende 2023/Anfang 2024 ist das open source Multi-Agent-System crewAI verfügbar [2]. Es wurde von João Moura [3] kreiert. Das Framework crewAI stellt Agenten, Tasks, einen Prozess und eine Crew bzw. eine Gruppe oder Team als Python-Klassen zur Verfügung. Die Agenten erhalten ihre Intelligenz von GPT-Systemen wie chatGPT. Der Prozess wird über das Large Language Model (LLM)-Prozessmanagement Werkzeug LangChain bereitgestellt [4]. – crewAI ist also ein Multi-Agent System, in dem die Agenten die Intelligenz generativer AI Systeme haben. Seit der Einführung von crewAI ist eine große Anzahl an Applikationsbeispielen entstanden. – Hier nur ein Auszug [2], [5], [6], [7], [8], [9], [10], [11], [12], [13]: Die Struktur dieser Beispiele ist sehr ähnlich: Agent A führt eine Task durch, und übergibt das Resultat an Agent B, der die Resultate von A in einer zweiten Task bearbeitet und an einen nachfolgenden Agenten weitergibt, usw.. Z.B. extrahiert Agent A bestimmte Information aus dem Internet, gibt diese Information an Agent B weiter, der in der übergegebenen Information nach bestimmten Themen sucht, usw..
Die Entwicklung von crewAI ist noch sehr im Fluss, so dass die Dokumentation unter [2] nicht immer aktuell ist, jedoch gibt es eine discord community, die einem schnell mit Rat und Tat zur Seite steht [14]. Unter chatGPTplus gibt es inzwischen verschiedene GPTapps, die helfen ein crewAI Python Programm zu erstellen. – Bezüglich der Thematik GPTapps, siehe man meinen Blog-Beitrag zur Erstellung der GPTapp Management 4.0 Coach myGini.
Ich habe die GPTapp CrewAI Assistant von João Moura benutzt, um Code zu erzeugen.- Auch hier ist es so, dass man sich auf den CrewAI Assistant nicht bedingungslos verlassen sollte, denn er erzeugt keinen fehlerfreien Code. – Jedoch mit etwas Python Erfahrung und gutem iterativen Prompting, wie ich es im letzten Bog-Beitrag beschrieben habe, kommt man den Problemen recht schnell auf die Spur.
Angeregt durch den MDR-Beitrag ‚Better than humans‘, in dem chatGPT auf seine Fähigkeit als Coach und Gesprächspartner für Menschen mit erstaunlich guten Ergebnissen getestet wurde [15], will ich ein crewAI Beispiel erstellen, in dem ein AI-Coach ‚Agile Management 4.0 Experte‘ einen AI-Coachee ‚Scrum Master‘ coached.
Hierzu habe ich chatGPTplus über die entsprechende openai API Plattform [16] an die crewAI Agenten angebunden. Die API Plattform hat einen von der chatGPTplus Prompting Umgebung unabhängigen Zugang. Leider kann ich deshalb auch nicht die von mir erstellte GPTapp myGini als Management 4.0 Coach benutzen, sondern muss mit den Möglichkeiten von chatGPTplus auskommen. – Derzeit kann man (noch) nicht auf GPTapp’s zugreifen.
Im Folgenden ist der Python-Code, den ich mit dem CrewAI Asssitant erzeugt habe, zu sehen. – Der Code ist sehr gut lesbar, auch ohne Python Kenntnisse, deshalb gebe ich ihn hier, bis auf die Colab Systemeinstellungen, vollständig wieder:

*******Code Beginn******
Agent: Coach

coach = Agent(
role=’Agile Management 4.0 Expert‘,
goal=“““Guide the coachee through a series of communication feedback loops to address team performance issues effectively.“““,
backstory=“““As an expert in Agile Management 4.0, your approach is deeply influenced by your Big Five personality traits: High Openness and Introversion, High Agreeableness, Low Conscientiousness, and Low Neuroticism. This makes you exceptionally open to new experiences and ideas, highly sociable, empathetic, flexible, and stress-resistant. You use these traits to encourage innovative problem-solving and to build strong, collaborative relationships with your coachee. You try to find out which Big Five temperament your coachee has by forming hypotheses by assigning the coachee’s answers to a Big Five dimension and assigning a probability to them. You adapt your questions and suggested solutions to your actual hypotheses. – Over time, your hypotheses about the coachee’s temperament becomes more and more accurate. Your coaching style is to lead by asking questions, more than by proposing solutions. You deal with one topic per communication feedback cycle. – A topic can be for example, that the coachee may report a problem.- A communication feedback cycle contains one statement or question for both coach and coachee. – This means that you only ask one question or suggest one solution per communication feedback cycle.“““,
verbose=1,
memory=True
)

Agent: Coachee

coachee = Agent(
role=’Scrum Master‘,
goal=“““Implement solutions based on the coach’s feedback and report on progress to receive further guidance.“““,
backstory=“““As a Scrum Master, you’re facing challenges with your team’s performance. Your interaction with your coach, will be influenced by your personality traits. – Your approach is deeply influenced by your Big Five personality traits: Medium Openness and Extraversion, Low Agreeableness, High Conscientiousness, and Medium Neuroticism. You act according to the Big Five temperament indicated here but you don’t tell your Big Five temperament, only in the case that your coach is asking.“““,
verbose=1,
memory=True
)

Aufgaben definieren

tasks = []

Aufgabe 1: Beschreibung der Herausforderungen durch den Coachee

tasks.append(Task(
description=“““Describe the specific challenges your Scrum team is facing, choose one issue from your experience. Provide detailed descriptions of these issue.“““,
agent=coachee,
expected_output=“Eine detaillierte Beschreibung eines spezifischen Problems, mit dem das Scrum-Team konfrontiert ist.“
))

Aufgabe 2: Erstes Feedback des Coaches und Aktionsplan

tasks.append(Task(
description=“““Based on the coach description, provide initial feedback and an actionable plan addressing the described challenges. Your feedback should leverage your Agile Management expertise and your personality traits to propose innovative and effective solutions.“““,
agent=coach,
expected_output=“Anfangsfeedback und ein umsetzbarer Plan, der auf den beschriebenen Herausforderungen basiert.“
))

Feedbackschleifen

for i in range(1, 2): # Anzahl Feedbackschleifen
Coachee implementiert Lösungen und berichtet über Fortschritte

tasks.append(Task(
description=f’Implement the solutions suggested by the coach and report on the progress and any new challenges that have arisen. This is feedback loop {i}.‘,
agent=coachee,
expected_output=f’Bericht über die Umsetzung der vorgeschlagenen Lösungen und Fortschritte nach Feedbackschleife {i}.‘
))

Coach bietet weiteres Feedback und Anpassungen

tasks.append(Task(
description=f’Based on the Coachee progress report and any new challenges, provide further feedback and adjustments to the action plan. Leverage your personality traits to inspire creative solutions and maintain a positive collaborative coaching relationship. This is feedback loop {i}, aiming to refine strategies and encourage continuous improvement.‘,
agent=coach,
expected_output=f’Weiteres Feedback und Anpassungen des Aktionsplans nach Feedbackschleife {i}.‘
))

Crew und Prozess initialisieren

crew = Crew(
agents=[coachee, coach],
tasks=tasks,
verbose=1,
process=Process.sequential
)

Arbeitsablauf starten

result = crew.kickoff()

****** Code Ende******

Der Code beschreibt eine Kommunikation zwischen Coach und Coachee mit einem Gesprächsauftakt und zwei Kommunikationsschleifen (siehe den Code: Anzahl Feedbackschleifen ist 2). – Mehr Schleifen ist nicht mehr überschau und kostet zu viel Rechenzeit und damit Geld, das man zusätzlich zum Prompting chatGPTplus Zugang zu bezahlen hat.
Sieht man einmal von dem Kommunikationsprozess, dargestellt über die Feedbackschleifen, ab, so ist der Code nichts anderes als Prompting. – Die Agenten und die Aufgaben werden über Prompting definiert. Wie bei gutem Prompting auch, versetzt man ChatGPTplus in eine Rolle, gibt ein Ziel an, beschreibt den Kontext und definiert die Aufgabe. crewAI stellt die verschiedenen Hüllen über Python-Klassen zur Verfügung, die mit einer chatGPTplus Prompting Ausprägung gefüllt werden. – Hier noch eine Anmerkung zu den GPTapps wie myGini: myGini wurde auf eine nahezu identische Weise über Prompting definiert. myGini ist also auch ein Agent. – Könnte ich myGini verwenden, ließen sich Ketten von Agenten mit immer spezifischeren Eigenschaften erstellen. – Dies wird sicherlich in absehbarer Zeit möglich sein. chatGPTplus stellt dann in dieser ‚Welt am Draht‘ das ‚höchste Wesen‘ dar. – Faszinierend und beklemmend zugleich!
Die Ausgabe der crewAI-Kommunikation ist derzeit nicht wirklich gut zu verstehen. Es werden, nicht gut nachvollziehbar, vorbereitende ‚Gedanken‘ und Handlungsergebnisse der AI-Systeme mit Kommunikationsaktivitäten zwischen Coach und Coachee ausgegeben. – Aus diesem Grunde habe ich die Ausgabe etwas strukturiert, um den Ablauf verständlicher zu machen. – Meine Hinweise sind fett unterlegt. Hier ein Auszug der crewAI-Ausgabe, die meines Erachtens einer menschlichen Kommunikation recht gut nahe kommt:

****** Ausgabe crewAI Beginn******

Auftakt der Kommunikation, der Scrum Master wird eingestimmt:
Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

The first step is to identify the challenges that my Scrum team is facing. Given my low agreeableness, I tend to be critical and not easily swayed by others‘ opinions. This can be helpful in identifying issues that others may not see or may be unwilling to acknowledge. On the other hand, my high conscientiousness means I’m organized and detail-oriented, which should help me in describing a specific problem in detail.

Action:
Ask question to co-worker Coach

Action Input:
{
„coworker“: „Agile Management 4.0 Expert“,
„question“: „What are some of the common challenges that Scrum teams face that could be affecting our team’s performance?“,
„context“: „We are currently experiencing issues with our team’s performance. I am trying to identify a specific problem that we are facing so that we can address it. Given your expertise in Agile Management, I believe you could provide valuable insight into this matter.“
}

Der Coach erhält die Frage mit dem Kontext und sucht über chatGPTplus nach Antworten – Die chatGPTplus Antworten werden für den Agenten Coach gelistet und dieser nimmt sie als ‚Gedanken‘ auf und antwortet als Coach:

Based on the context and my expertise in Agile Management 4.0, there are several common challenges that Scrum teams may face that could be affecting our team’s performance.

Final Answer: Some of the common challenges that Scrum teams face include:

Lack of Clear Communication: This is a major issue in many Scrum teams. If team members are not communicating effectively, misunderstandings can occur, leading to mistakes and delays in the project.
Insufficient Understanding of Scrum: If all team members do not fully understand the principles and practices of Scrum, it can affect how they carry out their tasks and interact with each other.
Poor Product Backlog Management: A poorly managed product backlog can lead to confusion, wasted effort, and a lack of focus. It is crucial that the product backlog is effectively managed and that items are prioritized correctly.
Failure to Adapt: Scrum is all about adaptability. If the team is resistant to change or does not adapt to changes quickly, it can affect the project’s progress and overall performance.
Inadequate Definition of Done: If the team does not have a clear and shared understanding of what „done“ means for each task, it can lead to inconsistencies and issues with product quality.
Lack of Trust: If team members do not trust each other or the Scrum process, it can lead to problems with collaboration and overall team performance.

Identifying and addressing these issues can be a significant step towards improving our team’s performance. We might need to provide more training, improve our communication practices, or make adjustments to our Scrum processes.

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Given the expert’s feedback, I realize our team is struggling with clear communication. Misunderstandings have been leading to mistakes and delays in our project. As a Scrum Master with a medium level of Neuroticism, I am sensitive to potential problems and it’s clear this is one we have to tackle. I must devise a plan to improve communication within our team.

Action:
Delegate work to co-worker Coach

Action Input:
{
„coworker“: „Agile Management 4.0 Expert“,
„task“: „Develop a clear and effective communication strategy for our Scrum team“,
„context“: „Based on our previous conversation, it was identified that one of the major challenges our team is facing is a lack of clear communication. This has led to misunderstandings, mistakes, and delays in our project. I would like you to develop a clear and effective communication strategy for our Scrum team to mitigate these issues. This strategy should outline clear communication channels, set expectations for regular updates and feedback, and provide guidelines for conflict resolution. Please provide a detailed plan that we can implement immediately to start improving our team’s communication.“
}

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Considering my Big Five personality traits, my approach will be to foster openness, empathy, and collaboration while addressing this challenge. I will prioritize creating a safe environment for open communication, encouraging each team member to share their ideas and concerns. I will also focus on creating a flexible plan that can be adjusted as needed to ensure its effectiveness. Let’s start by identifying potential communication channels, setting expectations, and establishing guidelines for conflict resolution.

ChatGPTplus liefert die möglichen Antworten, die dann vom Coach ausgegeben werden:

An effective communication strategy for our Scrum team could encompass the following elements:

Communication Channels: Establish primary and secondary communication channels for different types of interaction. For instance, use email for non-urgent, formal communications and a platform like Slack for real-time, informal discussions. Virtual meeting tools like Zoom can be used for daily scrum meetings, sprint planning, reviews, and retrospectives.
Regular Updates and Feedback: Implement a rhythm of communication that provides regular updates and feedback. This can be achieved through daily stand-ups where each team member discusses what they did yesterday, what they plan on doing today, and any blockers they are facing. Weekly or bi-weekly sprint reviews and retrospectives can be used to discuss what went well and what can be improved.
Conflict Resolution: Establish clear guidelines for conflict resolution. Encourage team members to address conflicts directly and promptly, with a focus on the issue at hand rather than personal attacks. If a resolution cannot be reached between the parties involved, involve a neutral third party to mediate.
Openness and Transparency: Foster an environment where team members feel safe to express their ideas, concerns, and mistakes. This can be done by encouraging open discussions, acknowledging and appreciating each member’s contributions, and treating mistakes as opportunities for learning rather than failures.
Training and Support: Provide training and support to team members to ensure they are comfortable with the communication tools and processes. This includes technical support for using the communication platforms as well as guidance on effective communication practices.
Continuous Improvement: Regularly review and adjust the communication strategy to ensure its effectiveness. This can be done through feedback from team members and by monitoring communication-related metrics such as the number and length of meetings, email threads, and messages exchanged.

This strategy should help improve clarity in communication, reduce misunderstandings, and increase overall team efficiency.

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

The expert’s communication strategy provides a solid foundation for addressing our team’s communication problems. As a Scrum Master, it’s my responsibility to implement this strategy and make sure it’s effective. My high conscientiousness will be useful in diligently following up on these tasks and making sure they’re executed properly. I now have a detailed understanding of the communication problem our Scrum team is facing and a solid plan for addressing it.

Der Scrum Master wiederholt die Ratschläge und nimmt sie als Aufgaben mit, in dem er jedes Mal für die sechs Ratschläge formuliert „We will….“ und gibt eine abschließende Versicherung ab:

By implementing this strategy, we aim to improve clarity in communication, reduce misunderstandings, and increase our team’s overall efficiency.

Hier erfolgt eine Umsetzung der Ratschläge durch den Scrum Master und man trifft sich wieder…

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

Given the described challenges, it seems the team is already on a good path with their comprehensive communication strategy. The proposed measures cover key aspects of effective communication, such as clear communication channels, regular updates, conflict resolution, and openness. However, to ensure the plan’s effectiveness, it’s essential to monitor its implementation and continuously adapt it based on the team’s needs. My personality traits of high openness and agreeableness will be beneficial in understanding and empathizing with the team’s communication challenges. Low conscientiousness will allow me to be flexible and adaptable in finding solutions, while low neuroticism will help me stay calm and composed even in the face of conflicts or issues.

Action: Ask question to co-worker Coachee

Action Input:
{
„coworker“: „Scrum Master“,
„question“: „Could you share more details about the specific communication issues the team has been facing? And how are the team members responding to the newly proposed communication strategy?“, „context“: „The team has been facing challenges related to clear communication, causing mistakes and delays in the project. A comprehensive communication strategy has been proposed, including clear communication channels, regular updates, conflict resolution, openness, and continuous improvement. I am trying to understand the specific issues and the team’s response to the new strategy to provide an effective solution.“
}

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):

As a Scrum Master, I understand the importance of clear communication and its impact on the team’s performance. The main issue we’ve been facing is a lack of clarity and understanding during our discussions, leading to misunderstandings, mistakes, and consequently, delays in the project. This is primarily due to the absence of clear communication channels and a structured way of sharing updates.

Additionally, conflicts arising from these issues were not effectively addressed, resulting in unresolved tensions within the team that further impeded our progress. The team’s response to these issues was a mixture of frustration and confusion, affecting both their individual performance and the overall team dynamics.

As for the response to the newly proposed communication strategy, the initial reaction has been positive overall. The team appreciates the clarity provided by the defined communication channels, regular updates, and the structured approach to conflict resolution. However, it’s a significant change from our previous way of working, and some team members are still adjusting to it.

There is a noticeable improvement in our discussions and an increase in the overall understanding of the tasks at hand. However, we’re still in the initial stages of implementing the new strategy, and therefore, continuous monitoring and tweaks may be necessary based on the team’s feedback and the effectiveness of the strategy in resolving our issues.

Scrum Master Final Answer:

The team’s primary communication issue has been a lack of clarity and understanding, leading to mistakes and project delays. This was due to undefined communication channels and an unstructured way of sharing updates, coupled with ineffective conflict resolution. The team’s response to these issues was a combination of frustration and confusion.

As for the newly proposed communication strategy, the initial response has been largely positive. The team appreciates the clear channels, regular updates, and structured conflict resolution. But it’s a significant shift from our previous methodology, and some team members are still acclimating.

Though we’ve seen improvements in our discussions and understanding of tasks, the strategy is still in its early stages, and continuous monitoring and adjustments may be necessary based on the team’s feedback and the strategy’s effectiveness.

Agile Management 4.0 Experte ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung):
From the Scrum Master’s response, it’s evident that the team had difficulties due to unclear communication channels and unstructured updates. The new strategy has been positively received, but some members are still adjusting. There are indications of improvements, but continuous monitoring and adjustments are necessary. To ensure that the strategy is effectively implemented, I will suggest an action plan that includes regular check-ins and feedback sessions, training for team members who are struggling with the new communication tools, and a process for continuous improvement based on feedback and metrics.

Action: Delegate work to co-worker Coachee
Action Input:
{
„coworker“: „Scrum Master“,
„task“: „Implement the following action plan to ensure the effectiveness of the new communication strategy: 1. Organize regular check-ins with team members to get their feedback on the new communication processes and methods. These can take place during the daily stand-ups or separately. 2. Provide training and support for team members who are struggling with the new communication tools. This could be in the form of one-on-one sessions or group workshops. 3. Establish a process for continuous improvement based on feedback and metrics. This could involve weekly or bi-weekly reviews of the communication-related metrics and making necessary adjustments to the strategy.“,
„context“: „The team has implemented a new communication strategy to address previous issues with clarity and understanding. The initial response has been positive, but some team members are still adjusting. The aim is to ensure the effective implementation of the strategy and its continuous improvement based on feedback and metrics.“
}

Scrum Master ‘Gedanken’ (Kontext Herstellung)
Given my conscientiousness, I understand the importance of following through on the action plan to ensure the effectiveness of the new communication strategy. I also recognize the necessity of adapting to feedback and modifying the plan accordingly, thanks to my medium level of openness.

However, my low agreeableness implies that I will not simply go along with the coach’s suggestions without critical evaluation. On the other hand, with my medium level of neuroticism, I am quite sensitive to the team’s reactions. Therefore, I will pay close attention to their feedback and emotional responses to the new communication processes and methods. Additionally, my medium extraversion will help me in engaging with the team members during regular check-ins and in providing them the necessary support and training.

Final Answer Coachee:
To ensure the effectiveness of our new communication strategy, I will first organize regular check-ins with all team members. These can be integrated into our daily stand-ups or scheduled separately, depending on what suits best for the team. This will enable us to gather their feedback on the new communication processes and methods.

Secondly, I will provide training and support for those who are struggling with the new communication tools. This could be either one-on-one sessions or group workshops, depending on the need and preference of the team members.

Lastly, I will establish a process for continuous improvement based on the feedback received and the metrics we have. We can have weekly or bi-weekly reviews of the communication-related metrics and adjust our strategy accordingly.

Remember, the ultimate goal here is to enhance the clarity and understanding within the team. So, your constructive feedback is highly appreciated and crucial for the continuous improvement of our communication strategy.………..

****** Ausgabe crewAI Ende******

Hier beende ich die Ausgabe wegen des großen Umfanges; die Kommunikation von Coach und Coachee geht noch einige Seiten weiter bis innerhalb der zwei Feedbackschleifen alle Vorschläge des Coach’s behandelt worden sind.

An diesem crewAI Beispiel kann man sehen, dass diese einfache Simulation einer Coach-Coachee Kommunikation erstaunlich realistisch ist. – Auch wenn man zugestehen muss, dass die Kommunikation in diesem Fall eher einer Beratung entspricht als einem Coaching Prozess.
Mit mehr Aufwand und know-how konnte in [17] gezeigt werden, dass sich eine künstliche Dorf-Welt von 25 Agenten erschaffen lässt. Menschen haben später die Kommunikation dieser 25 Agenten bewertet und kommen zu dem Schluss, dass deren Kommunikation kaum noch von der menschlichen Kommunikation zu unterscheiden ist.

In [18] haben wir verschiedene AI-Technologien im Kontext des IPMA Projektmanagement Frameworks ICB 4.0 beleuchtet, u.a. auch den (zukünftigen) Einsatz von Agent Based Modeling zur Unterstützung der Projektarbeit bzw. des Projektmanagements. Mit dem crewAI Framework ist der Einsatz von GPT basierten Multi-Agenten-Systemen in greifbare Realität gerückt. Selbst die Integration menschlicher Agenten in ein ABM System ist keine technologische Hürde mehr [17].

Die Welt am Draht emergiert!

[1] Wikipedia (2024) Welt am Draht, https://de.wikipedia.org/wiki/Welt_am_Draht, zugegriffen am 17.03.2024
[2] crewAI (2024) https://www.crewai.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[3] João Moura (2024) https://twitter.com/joaomdmoura oder https://www.linkedin.com/in/joaomdmoura/
[4] LangChain (2024) https://www.langchain.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[5] Reid Thomas (2024) crewAI — Is this the Autogen killer?, https://levelup.gitconnected.com/crewai-is-this-the-autogen-killer-2014b89da374
[6] Dwivedi Priya (2024) The AI Symphony: Testing CrewAI’s Multi-Agent System for complex apps, https://generativeai.pub/the-ai-symphony-testing-crewais-multi-agent-system-for-complex-apps-b377d4f5e6b8
[7] Beerten Toon (2024) Powerful Collaboration of AI Agents with CrewAI, https://medium.com/towards-data-science/powerful-collaboration-of-ai-agents-with-crewai-17f84378430b
[8] Money Tent (2024) How I Made AI Assistants Do My Work For Me — CrewAI!, https://medium.com/@moneytent/how-i-made-ai-assistants-do-my-work-for-me-crewai-d3a0426708eb —-Thinking Fast and Slow
[9] Akim Maya (2024) CrewAI: A Team of AI Agents that Work Together for You,https://medium.com/@mayaakim/crewai-a-team-of-ai-agents-that-work-together-for-you-4cc9d24e0857 —-Thinking Fast and Slow
[10] Datadrifters (2024) CrewAI in Action: Building and Orchestrating Your AI Dream Team, https://medium.com/generative-ai/crewai-in-action-building-and-orchestrating-your-ai-dream-team-21725efcad3b
[11] Huang Yeyu (2024) For a Multi-Agent Framework, CrewAI has its Advantages Compared to AutoGen, https://medium.com/gitconnected/for-a-multi-agent-framework-crewai-has-its-advantages-compared-to-autogen-a1df3ff66ed3
[12] Dalie Gao (2024) CrewAi + Solar/Hermes + Langchain + Ollama = Super Ai Agent, https://medium.com/ai-in-plain-english/crewai-solor-hermes-langchain-ollama-super-ai-agent-0ee348404428
[13] Wijaya Cornellius Yudha (2024) Performing Data Science Tasks with LLM-Based Agents CrewAI, https://medium.com/towards-artificial-intelligence/performing-data-science-tasks-with-llm-based-agents-crewai-71f8eadb0a6d
[14] discord (2024) https://discord.com/, zugegriffen am 17.03.2024
[15] MDR (2023) Better than human – Leben mit KI, https://www.ardmediathek.de/video/ard-wissen/better-than-human-leben-mit-ki/das-erste/Y3JpZDovL21kci5kZS9zZW5kdW5nLzI4MjA0MS8yMDIzMTIyOTA2MDAvbWRycGx1cy1zZW5kdW5nLTc4NzI
[16] openai API Platform (2024) https://platform.openai.com/
[17] Park J S et. al. (2023) Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior, arXiv:2304.03442v1 [cs.HC] 7 Apr 2023
[18] Oswald A, Flore A, Lang R und Nuhn H (2024) Collective Intelligence von KI und Mensch in der Projektarbeit – Ein Rahmenwerk auf der Basis von ICB 4.0 und Management 4.0, in Bernert C, Scheurer S und Wehnes H (Hrsg.), KI in der Projektwirtschaft – Was verändert sich durch KI im Projektmanagement?, GPM Trend, GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V., UVK Verlag, München

AI Prompt Engineering – Hype oder Handwerk? – Zwischenmenschliche Kommunikation statt KI-Hokuspokus: Warum wir uns lieber auf bewährte Kompetenzen fokussieren sollten!

Der Titel dieses Blogs lehnt sich an einen Titel-Vorschlag des KI-Systems google Gemini an.

Ich vertrete seit Beginn des AI Prompt Engineering Hypes die Auffassung, dass Prompt Engineering nicht mehr ist als Experten Know-how kombiniert mit den Prinzipien guter Kommunikation zwischen Menschen; oder anders gesagt: Prompt Engineering Erkenntnisse können aus den Prinzipien einer guten zwischenmenschlichen Kommunikation abgeleitet werden.

Um dieser These nachzugehen, habe ich folgenden Prompt (2785 Zeichen inkl. Leerzeichen) erstellt und diesen an zwei aufeinander folgenden Tagen (15.02. und 16.02.2024) den KI-Systemen chatGPTplus, chatGPTplus mit meiner GPTapp myGini (siehe vorherigen Blog-Beitrag), google Gemini und Microsoft Copilot in der MS Edge Umgebung als Aufgabe gegeben:

Ich möchte, dass Du für mich, als Alfred Oswald, einen Blog Beitrag erstellst. Was und wie ich schreibe findest Du in meinem Blog agilemanagement40.com. Der Blog Beitrag befasse sich mit dem Thema „AI Prompt Engineering“. Ich habe Zweifel, dass Prompt Engineering eine Kunst oder Wissenschaft oder Handwerk ist, mit dem man sich länger beschäftigen sollte. Ich vertrete vielmehr die These, dass es viel sinnvoller ist, sich mit guten zwischenmenschlichen Kommunikationstechniken zu beschäftigen. – Denn wenn meine Kommunikation gut ist, ist mein Prompting ebenfalls gut.

Die Zielgruppe, die ich im Sinn habe, sind Menschen, die nicht unmittelbar auf jeden Hype springen, sondern zuerst einmal nachdenken, ob der Hype Sinn macht. AI Prompt Engineering betrachte ich als Hype, der zudem auch noch sehr stark von der technologischen Entwicklung abhängt. Mein spezifisches Interesse ist also, sehr allgemeine Prinzipien des AI Prompt Engineerings mit sehr allgemeinen Prinzipien der menschlichen Kommunikation in Verbindung zu bringen. Zum Beispiel muss beim Prompt Engineering ein Kontext hergestellt werden, damit die AI im riesigen Neuronalen Netzwerk sich nicht „verläuft“. Für Menschen gilt das Gleiche: Ohne Kontext werden unpräzise Assoziationen aufgerufen. Hier suche ich auch noch Quellen, die über ähnliche Zusammenhänge nachgedacht haben. Falls man diese Zusammenhänge aufgedeckt hat, hat man sich von der aktuellen technologischen Entwicklung unabhängig gemacht und man kann die Erkenntnisse auch noch in 5 oder 10 Jahren für eine Kommunikation mit einer AI verwenden. Als Nebeneffekt wird die Kommunikation mit anderen Menschen ebenfalls bewusster und damit besser.

Der Blog-Beitrag sollte folgendes enthalten:

Einen Titel, der durchaus provokant sein kann und meine These und die übliche Sicht auf AI Prompt Engineering reflektiert
Eine Definition von AI Prompt Engineering
1-2 prägnante Prompting Beispiele, vielleicht schon Beispiele an denen man erkennen kann, dass AI Prompt Engineering auch Schattenseiten hat
5 gute Quellen für das Thema AI Prompt Engineering
Eine Liste der AI Prompt Engineering Prinzipien
Eine Liste der Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation
Eine tabellarische Gegenüberstellung der Liste der AI Prompt Engineering Prinzipien und der Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation
Eine Schlussfolgerung zum Vergleich der beiden Prinzipien-Listen
Eine Bewertung meines Prompts für den Blog. Bitte bewerte anhand der AI Prompt Engineering Prinzipien für jedes Prinzip auf einer Skala von 1 bis 10 (1 bedeutet überhaupt nicht erfüllt, 10 bedeutet voll erfüllt) meinen hier vorliegenden Prompt. Gib mir ggf. Ratschläge, was ich verbessern sollte.
Eine abschließende Schlussfolgerung, die zum Titel des Blogs Bezug nimmt.

Am ersten Tag habe ich in chatGPTplus zwei Prompting-Iterationen durchlaufen: In der zweiten Iteration wurde der obige kursive Prompttext als Verbesserung hinzugefügt. Auf der Basis der am ersten Tag ermittelten Prinzipien guten Prompt Engineerings hat der obige Prompt in chatGPTplus für alle Prompt-Prinzipien 9 von 10 Punkten erhalten. – Ich erwähne die Prinzipien hier nicht, da chatGPTPlus am zweiten Tag bei Eingabe des identischen Textes teilweise unterschiedliche Prinzipien für gutes Prompt Engineering mit anderen Bewertungen ermittelte. – Weiter unten sind die Ergebnisse für den zweiten Tag enthalten.

myGini erbrachte zu meinem Erstaunen schon am ersten Tag andere Prinzipien und Bewertungen als chatGPTplus, obwohl myGini eine App auf der Basis von chatGPTplus ist. Google Gemini fand wieder andere Prinzipien, u.a. taucht dort Kreativität als Prinzip auf, was am ersten Tag bei chatGPTplus als Prinzip nicht enthalten war. Der MS Copilot mit der Modus-Einstellung ‚in höherem Maße ausgewogen‘ lässt nur 2000 Zeichen als Prompt-Eingabe zu, so dass diese KI am ersten Tag aus dem Rennen war.

Am zweiten Tag habe ich allen vier KI-Systemen den gleichen Prompt wieder gegeben.- Wobei ich für den MS Copilot die Modus Einstellung ‚in höherem Maße kreativ‘ verwendet habe, da in diesem Modus 4000 Zeichen als Prompt eingegeben werden können.

Ich liste im folgenden die Ergebnisse für die KI-Systeme chatGPTplus, chatGPTplus mit myGini und Gemini. Das KI-System Copilot ist leider völlig gescheitert: Schon zu den ersten Teilaufgaben des Prompts wurden überlange Texte ausgegeben und aufgrund deren Länge hat das System nach meiner zweiten Teilaufgabe die Ausgabe abgebrochen.

Hier die Ergebnisse:

chatGPTplus

„Jenseits des Hypes: Warum echte Kommunikation das Herz des AI Prompt Engineerings schlägt“

Definition von AI Prompt Engineering:

AI Prompt Engineering bezeichnet den Prozess des Entwerfens und Optimierens von Eingabeaufforderungen (Prompts), um von künstlichen Intelligenzen (KI) spezifische und präzise Antworten oder Leistungen zu erhalten. Es ist eine Kunst und Wissenschaft zugleich, die darauf abzielt, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verfeinern und effektiver zu gestalten.

Beispiele für Prompting:

Zu allgemein: Ein Benutzer fragt: „Erzähl mir etwas Interessantes.“ Die KI liefert eine zufällige Tatsache, die möglicherweise nicht den Interessen des Benutzers entspricht. Dies zeigt, wie ein unpräziser Prompt zu nicht zielgerichteten Antworten führen kann.
Zu spezifisch: Ein Benutzer gibt einen hochspezifischen Prompt mit vielen Einschränkungen. Die KI könnte Schwierigkeiten haben, eine adäquate Antwort zu generieren, was die Kreativität und den Nutzwert der Antwort einschränken kann.

Quellen für das Thema AI Prompt Engineering:

„Designing Effective Prompts for Language Models“ von Emily Bender et al.
„The Art and Science of Prompt Engineering for AI“ im AI Magazine.
„Prompt Engineering as a Critical Skill in the AI Era“ auf Medium.
„Beyond GPT-3: The Future of Prompt Engineering“ auf towardsdatascience.com.
„Understanding AI’s Language: How Prompts Shape Responses“ im Journal of Artificial Intelligence Research.

AI Prompt Engineering Prinzipien:

Klarheit: Eindeutige und präzise Formulierung.
Kontextualität: Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen.
Zielgerichtetheit: Fokus auf das gewünschte Ergebnis.
Kreativität: Anregung innovativer und unerwarteter Antworten.
Anpassungsfähigkeit: Flexibilität in der Fragestellung für unterschiedliche Anforderungen.

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören: Verstehen der Perspektive des anderen.
Klarheit und Präzision: Eindeutige Mitteilungen.
Empathie: Einfühlungsvermögen in Gefühle und Bedürfnisse des Gegenübers.
Feedback: Konstruktive Rückmeldungen.
Anpassung: Berücksichtigung des Kontextes und der Beziehung.

Gegenüberstellung der Prinzipien:

AI Prompt Engineering	Zwischenmenschliche Kommunikation
Klarheit	Klarheit und Präzision
Kontextualität	Anpassung
Zielgerichtetheit	–
Kreativität	–
Anpassungsfähigkeit	Aktives Zuhören
–	Empathie
–	Feedback

Schlussfolgerung zum Vergleich:

Obwohl AI Prompt Engineering und zwischenmenschliche Kommunikation in verschiedenen Domänen angesiedelt sind, teilen sie grundlegende Prinzipien wie Klarheit und die Notwendigkeit, den Kontext zu berücksichtigen. Die effektive Anwendung dieser Prinzipien kann sowohl in der Mensch-Maschine-Interaktion als auch in menschlichen Beziehungen zu verbesserten Ergebnissen führen.

Bewertung des Prompts:

Klarheit: 8/10
Kontextualität: 7/10
Zielgerichtetheit: 9/10
Kreativität: 6/10
Anpassungsfähigkeit: 5/10

Ratschläge zur Verbesserung:

Kontextualität: Integrieren Sie spezifischere Beispiele oder Szenarien, um den Kontext zu verdeutlichen.
Kreativität und Anpassungsfähigkeit: Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Formulierungen, um die Vielfalt und Tiefe der KI-Antworten zu erhöhen.

Abschließende Schlussfolgerung:

Der Titel des Blogs provoziert eine Reflexion über die Bedeutung von echter Kommunikation in der Welt des AI Prompt Engineerings. Durch die Gegenüberstellung der Prinzipien wird deutlich, dass grundlegende Kommunikationsfähigkeiten nicht nur die Mensch-zu-Mensch-Interaktion verbessern, sondern auch eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung effektiver Prompts spielen. Letztendlich ist es die Qualität unserer Kommunikation, die den Erfolg unserer Interaktionen, sei es mit Menschen oder Maschinen, bestimmt.

chatGPTplus mit myGini

Titel: „Beyond the Hype: Das wahre Meisterwerk menschlicher und künstlicher Kommunikation“

Definition von AI Prompt Engineering: AI Prompt Engineering bezeichnet den Prozess der Gestaltung und Optimierung von Eingabeaufforderungen (Prompts), um spezifische und relevante Antworten von einem KI-System, insbesondere von Sprachmodellen, zu erhalten. Es beinhaltet das kunstvolle Zusammenspiel von Wortwahl, Kontextgebung und Klarheit, um die gewünschten Informationen oder Ergebnisse von der KI effizient zu extrahieren.

Prompting Beispiele:

Unpräziser Prompt: „Erzähl mir was.“ – Dies kann zu einer breiten, oft irrelevanten Antwort führen, da der Kontext und die Zielsetzung fehlen.
Präziser Prompt: „Erzähl mir die Hauptursachen des Ersten Weltkriegs, fokussiert auf politische Allianzen und militärische Aufrüstung.“ – Hier wird ein klarer Kontext und eine spezifische Anfrage gestellt, was zu einer fokussierten und informativen Antwort führt.

Quellen für das Thema AI Prompt Engineering:

„Designing Effective Prompts for Language Models“ – Eine wissenschaftliche Abhandlung, die Techniken und Methoden für effektives Prompt Design diskutiert.
„The Art of Prompt Engineering in AI“ – Ein Blogbeitrag, der Einblicke in die kreative Seite des Prompt Engineerings gibt.
„Prompt Engineering: A Key Skill for Interacting with AI“ – Ein Artikel, der die Wichtigkeit von Prompt Engineering für die effiziente Nutzung von KI-Systemen hervorhebt.
„Understanding AI Responses: The Science of Prompt Engineering“ – Eine Studie, die die Wissenschaft hinter Prompt Engineering und die Auswirkungen auf KI-Verhalten untersucht.
„From Words to Wisdom: The Craft of Prompt Engineering“ – Ein Leitfaden, der praktische Tipps und Strategien für das Crafting von Prompts bietet.

Prinzipien des AI Prompt Engineering:

Klarheit und Präzision
Kontextualisierung
Zielorientierung
Sprachliche Einfachheit
Anpassung an das Verständnisniveau der KI

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören
Klarheit und Verständlichkeit
Kontextbezogenheit
Empathie und Verständnis
Rückmeldung und Bestätigung

Gegenüberstellung der Prinzipien:

AI Prompt Engineering	Zwischenmenschliche Kommunikation
Klarheit und Präzision	Klarheit und Verständlichkeit
Kontextualisierung	Kontextbezogenheit
Zielorientierung	Aktives Zuhören
Sprachliche Einfachheit	Empathie und Verständnis
Anpassung an das Verständnisniveau der KI	Rückmeldung und Bestätigung

Schlussfolgerung zum Vergleich der beiden Prinzipien-Listen: Die Prinzipien des AI Prompt Engineerings und der zwischenmenschlichen Kommunikation weisen signifikante Überschneidungen auf, insbesondere in Bezug auf die Notwendigkeit von Klarheit, Kontextualisierung und Zielorientierung. Beide Ansätze betonen die Wichtigkeit, die Botschaft auf den Empfänger abzustimmen, sei es eine KI oder ein Mensch.

Bewertung des Prompts für den Blog:

Klarheit und Präzision: 9/10
Kontextualisierung: 8/10
Zielorientierung: 10/10
Sprachliche Einfachheit: 7/10
Anpassung an das Verständnisniveau der KI: 8/10

Ratschläge zur Verbesserung:

Erhöhen Sie die sprachliche Einfachheit, indem Sie komplexe Begriffe weiter vereinfachen und noch spezifischere Beispiele verwenden.
Verbessern Sie die Kontextualisierung, indem Sie mehr Hintergrundinformationen oder spezifische Szenarien einbinden, die Ihre Argumentation unterstützen.

Abschließende Schlussfolgerung: Die Fähigkeit, sowohl mit KI als auch mit Menschen effektiv zu kommunizieren, basiert auf universellen Prinzipien klarer, kontextbezogener und zielgerichteter Kommunikation. Indem wir die Kunst des Prompt Engineerings meistern und gleichzeitig unsere zwischenmenschlichen Kommunikationsfähigkeiten schärfen, bereiten wir uns auf eine Zukunft vor, in der Technologie und menschliche Interaktion nahtlos ineinandergreifen. Der wahre Meisterwerk liegt darin, die Prinzipien beider Welten zu vereinen, um nicht nur den momentanen Hype zu überwinden, sondern eine dauerhafte Brücke zwischen Mensch und Maschine zu bauen.

google Gemini

Blog-Beitrag: Prompt Engineering – Hype oder Handwerk?

Zwischenmenschliche Kommunikation statt KI-Hokuspokus: Warum wir uns lieber auf bewährte Techniken fokussieren sollten

In der Welt der KI ist Prompt Engineering der neueste heiße Scheiß. Doch ist es wirklich die eierlegende Wollmilchsau, die uns versprochen wird, oder handelt es sich um einen weiteren Hype, der in ein paar Jahren wieder vergessen sein wird?

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist die Kunst, der Wissenschaft oder dem Handwerk (je nachdem, wen man fragt), der KI Anweisungen zu geben, die sie zu sinnvollen Ergebnissen führen. Im Kern geht es darum, einen Kontext zu schaffen, damit die KI im riesigen neuronalen Netzwerk sich nicht „verläuft“.

Beispiele für Prompting:

Bildgenerierung: „Erstelle ein Bild von einem roten Apfel auf einem weißen Tisch.“
Texterstellung: „Schreibe einen Blogbeitrag über die Vorteile von Prompt Engineering.“
Übersetzung: „Übersetze diesen Satz von Deutsch nach Englisch.“

Prompt Engineering – Schattenseiten und Hype:

Prompt Engineering ist nicht frei von Schattenseiten. Zum einen ist es stark von der technologischen Entwicklung abhängig. Was heute funktioniert, kann morgen schon obsolet sein. Zum anderen kann es zu unerwünschten Ergebnissen führen, wenn der Prompt nicht sorgfältig formuliert wird.

Gute Quellen zum Thema:

The Art of Prompt Engineering: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
Prompt Programming: A New Paradigm for AI: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
How to Write Good Prompts for AI: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
The Prompt Whisperer: A Guide to Prompt Engineering: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])
Prompt Engineering for Large Language Models: [[ungültige URL entfernt]]([ungültige URL entfernt])

Prinzipien des Prompt Engineering:

Klarheit: Der Prompt sollte klar und unmissverständlich sein.
Prägnanz: Der Prompt sollte so kurz wie möglich sein.
Kontext: Der Prompt sollte den notwendigen Kontext liefern.
Spezifität: Der Prompt sollte so spezifisch wie möglich sein.
Kreativität: Der Prompt kann kreativ sein, um die KI zu inspirieren.

Prinzipien guter zwischenmenschlicher Kommunikation:

Aktives Zuhören: Hören Sie aktiv zu, was Ihr Gegenüber zu sagen hat.
Empathie: Versuchen Sie, sich in die Lage Ihres Gegenübers hineinzuversetzen.
Klarheit: Sprechen Sie klar und deutlich.
Respekt: Behandeln Sie Ihr Gegenüber mit Respekt.
Feedback: Geben Sie Ihrem Gegenüber Feedback.

Gegenüberstellung der Prinzipien:

Prinzip Prompt Engineering	Prinzip zwischenmenschlicher Kommunikation
Klarheit	Klarheit
Prägnanz	Prägnanz
Kontext	Kontext
Spezifität	Empathie
Kreativität	Respekt

Schlussfolgerung:

Die Prinzipien des Prompt Engineering und der zwischenmenschlichen Kommunikation haben viel gemeinsam. Beide basieren auf Klarheit, Prägnanz und Kontext. Der große Unterschied liegt in der Spezifität und Kreativität. Prompt Engineering erfordert mehr Spezifität, während zwischenmenschliche Kommunikation mehr Empathie und Respekt erfordert.

Bewertung des Prompts:

Klarheit: 8/10 Prägnanz: 7/10 Kontext: 9/10 Spezifität: 7/10 Kreativität: 6/10

Verbesserungsvorschläge:

Den Prompt kürzer fassen.
Mehr konkrete Beispiele für Prompting liefern.
Die Schattenseiten des Prompt Engineering deutlicher hervorheben.

Abschließende Schlussfolgerung:

Prompt Engineering ist ein nützliches Werkzeug, um mit KI zu kommunizieren. Es ist jedoch wichtig, sich nicht von dem Hype blenden zu lassen. Gute zwischenmenschliche Kommunikation ist und bleibt die Grundlage für jede erfolgreiche Interaktion, auch mit KI.

Hinweis:

Dieser Blog-Beitrag ist ein Gedankenexperiment und soll zum Nachdenken anregen. Die Thesen und Schlussfolgerungen sind nicht wissenschaftlich fundiert.

Zusätzliche Gedanken:

Es ist wichtig, [Anm.: hier Abbruch der Ausgabe]

Was lernen wir aus diesen drei Test-Ergebnissen?

Die inhaltliche Antwort auf den Prompt ist stark KI-System abhängig. Selbst Systeme, die die gleiche technologische Basis (chatGPTplus und chatGPTplus mit myGini) haben, zeigen unterschiedliche Antworten.
Die Antworten hängen von der ‚Tagesform‘ der KI-Systeme ab. Gute Prompt Bewertungen an einem Tag, sind am nächsten Tag schon möglicher Weise nicht mehr gültig.
Selbst eindeutige Fakten, wie Quellenangaben, sind bei chatGPTplus und chatGPTplus mit myGini nicht identisch. Eine Stichprobenüberprüfung der Quellen über google zeigt, dass es die angeführten Quellen in google teilweise nicht gibt. Das gleiche gilt für Gemini, hier wurden vom System URL’s zusätzlich entfernt.
Klarheit, Präzision und Kontextualisierung waren die drei Prinzipien für gutes AI Prompt Engineering, die in allen drei KI-Systemen auch an allen zwei Testtagen genannt wurden. Die Kriterien Zielorientierung und Kreativität wurden mit unterschiedlicher Häufigkeit genannt.

Ich habe noch zwei weitere Tests am 19.02.2024 durchgeführt.

Der erste Test besteht darin, ein Promptmuster aus einem Newsletter von wildtools.ai [1] auf den drei KI-Systemen chatGPTplus, chatGPTplus mit myGini und Gemini zu testen (MS Copilot habe ich nicht mehr berücksichtigt). Das Prompt-Muster lautet:

Give me 10 Twitter tweet ideas for a [role/profession] in the [niche] niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.

Ich habe dieses Muster auf meinen Management 4.0 Kontext angewendet:

Prompt an ChatGPT

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.

ChatGPT

Innovative Workspace Design: „Transforming office spaces into creativity hubs 🎨. Imagine agile pods instead of traditional desks, where self-organization meets design thinking. #AgileWorkspace #CreativityInAgile“
Agile Mindfulness Exercise: „Start your team meetings with a 2-minute mindfulness exercise. Grounding in the present can unleash unforeseen agile potentials. #MindfulAgility #TeamHarmony“
Flash Mob Stand-ups: „Why not take stand-up meetings to the next level? Organize a flash mob stand-up in unexpected locations to boost energy and creativity. #AgileSurprise #StandupRevolution“
Reverse Brainstorming Session: „Flip problem-solving on its head with a reverse brainstorming session. How can we cause the problem? Uncover unexpected solutions in the process. #ReverseThinking #AgileInnovation“
Agile Cooking Challenge: „What if your team’s next sprint planning was a cooking challenge? Ingredient = Task. Recipe = Sprint. Dish = Completed Project. #AgileCooking #TeamBuilding“
Silent Retrospectives: „Conduct a silent retrospective where everyone writes but nobody speaks. See how silence can speak volumes and bring deeper insights. #SilentAgility #ReflectiveRetrospective“
Agile Role Swap: „Encourage team members to swap roles for a day. Discover hidden talents and foster empathy within the team. #RoleSwap #AgileEmpathy“
Outdoor Sprint Reviews: „Take your next sprint review to the great outdoors. Fresh air can breathe new life into your team’s achievements and future plans. #OutdoorAgility #NatureMeetsAgile“
Improvisation Workshops: „Boost your team’s adaptability with an improvisation workshop. Agile is about thinking on your feet, after all. #ImprovAgility #AdaptiveTeams“
Agile Myth-Busting Tweets: „Busting Agile Myths, one tweet at a time. Myth #1: Agile means no planning. Truth: Agile is all about flexible planning and adaptability. #AgileMythBusting #AgileTruths“

These tweet ideas are designed to engage, challenge, and entertain your audience while highlighting the versatility and creativity within agile management practices.

Prompt an chatGPT

Bitte bewerte den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ mit den oben definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering. Bitte verwende die Skala von 1 bis 10. 1 schlechtes Prompt Engineering, 10 sehr gutes Prompt Engineering.

ChatGPT

Um den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ anhand der definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering zu bewerten, betrachten wir die folgenden Aspekte:

Klarheit und Präzision

Bewertung: 8/10 Der Prompt ist klar formuliert und gibt eine präzise Anforderung vor. Es wird deutlich, dass es um die Erstellung von Twitter-Tweet-Ideen geht, spezifisch für das Feld des Agile Managements mit einem Fokus auf Selbstorganisation.

Kontextualisierung

Bewertung: 7/10 Der Prompt bietet einen angemessenen Kontext, indem er das Themengebiet und die gewünschte Originalität und Kreativität der Tweets angibt. Mehr Details über die Zielgruppe oder spezifische Ziele der Tweets könnten jedoch die Kontextualisierung verbessern.

Zielorientierung

Bewertung: 9/10 Das Ziel ist klar definiert: Es sollen Tweet-Ideen generiert werden, die originell, kreativ, mutig und außergewöhnlich sind. Die spezifische Anzahl von Ideen (10) gibt eine klare Richtung und ein messbares Ziel vor.

Feedback und Anpassung

Bewertung: Nicht anwendbar Aufgrund der Natur des Prompts als einmalige Anfrage ohne unmittelbare Rückmeldung oder Iteration ist dieser Aspekt nicht direkt bewertbar.

Iterative Verbesserung

Bewertung: Nicht anwendbar Ähnlich wie bei Feedback und Anpassung, lässt der Prompt keine unmittelbare iterative Verbesserung zu, da es sich um eine einzelne Anfrage ohne vorherige Iterationen handelt.

Zusammenfassung:

Der Prompt zeigt eine starke Zielorientierung und Klarheit, was ihn zu einem effektiven Ausgangspunkt für die Generierung kreativer Inhalte macht. Die Kontextualisierung könnte durch zusätzliche Details zur Zielgruppe oder zum spezifischen Kontext innerhalb der Nische der Selbstorganisation verbessert werden, um noch präzisere und zielgerichtetere Antworten zu ermöglichen. Insgesamt ist der Prompt gut durchdacht und bietet eine solide Basis für kreatives Prompt Engineering im Bereich des Agile Managements.

Meine Analyse

Wie man sehen kann, hat chatGPT hier Prinzipien für die Bewertung herangezogen, die von den weiter oben gelisteten Prinzipien teilweise abweichen. – Diese Prinzipien wurde in den ersten Prompting-Durchläufen schon mal verwendet.

Die vorgeschlagenen Tweets sind kreativ, sie sind jedoch nicht Management 4.0 spezifisch, d.h. das Nichen Thema Selbstorganisation wurde allenfalls gestreift.

Prompt an ChatGPT mit myGini

In diesem Fall habe ich die Reihenfolge von Prompt und Promptbewertung geändert und anschließend nochmals eine Bewertung durchgeführt. – Die Ergebnisse legen nahe, dass diese Reihenfolge keinen Einfluss auf die Ergebnisse hat.

myGini

Um den Prompt „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“ gemäß den definierten Prinzipien für gutes Prompt Engineering zu bewerten, betrachten wir folgende Aspekte, die in den Prinzipien hervorgehoben werden:

Klarheit und Verständlichkeit: Der Prompt ist klar und direkt, was es leicht macht, die Anfrage zu verstehen und darauf zu reagieren. (9/10)
Spezifität und Relevanz: Der Prompt ist spezifisch auf den Bereich des Agile Managements und der Selbstorganisation ausgerichtet, was die Relevanz für den Zielkontext gewährleistet. (10/10)
Kreativität und Originalität: Der Prompt fordert ausdrücklich Originalität und Kreativität, was zu innovativen und einzigartigen Ergebnissen führen kann. (10/10)
Machbarkeit und Umsetzbarkeit: Die Anfrage ist realistisch und umsetzbar, da sie innerhalb der Kompetenzen eines Agile Management Consultants liegt. (9/10)
Ethische und soziale Verantwortung: Der Prompt gibt keine Anweisungen, die ethisch oder sozial bedenklich sein könnten, allerdings fehlt eine direkte Berücksichtigung ethischer Richtlinien. (8/10)
Anpassungsfähigkeit und Flexibilität: Der Prompt lässt Raum für vielfältige Interpretationen und Ansätze, was Flexibilität in der Antwort ermöglicht. (9/10)
Zielgruppenorientierung: Der Prompt ist klar auf die Zielgruppe der Agile Management Consultants ausgerichtet. (10/10)
Innovationspotential: Durch die Aufforderung nach „daring, and out of the ordinary“ Ideen wird das Innovationspotential gefördert. (10/10)
Präzision in der Aufgabenstellung: Während der Prompt präzise die gewünschte Anzahl von Ideen und den thematischen Fokus angibt, könnte er noch spezifischere Kriterien oder Themenbereiche innerhalb der Selbstorganisation vorgeben. (7/10)
Feedback und Iterationspotential: Der Prompt selbst bietet keine direkte Möglichkeit für Feedback oder Iterationen, was in einem interaktiven Kontext wie der Beratung hilfreich sein könnte. (6/10)

Durchschnittliche Bewertung: (8,8/10)

Dieser Prompt zeigt insgesamt eine starke Leistung im Bereich des Prompt Engineerings, mit besonderer Stärke in Kreativität, Spezifität und Zielgruppenorientierung. Verbesserungspotential besteht in der Integration von Feedbackmechanismen und der Präzisierung bestimmter Aspekte der Aufgabenstellung.

Prompt an chatGPTplus mit myGini

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary

myGini

Unleash the Power of Self-Organization: „Dive into the heart of agility: Self-organization. It’s not chaos, but the birthplace of innovation. #AgileTransformation #SelfOrganization“
Beyond Hierarchies: „Imagine a world where teams don’t wait for orders but navigate their own course towards success. That’s the self-organizing dream. #LeadFromWithin #AgileLeadership“
The Future of Work is Here: „Forget the traditional office hierarchy. The future is collaborative, adaptive, and self-organized. Are you ready for the revolution? #FutureOfWork #AgileMindset“
Breaking Boundaries with Agile: „In the realm of self-organization, boundaries are meant to be explored, not confined. Break free with #Agile. #InnovationUnleashed #TeamDynamics“
Agile Myths Busted: „Myth: Self-organization equals no leadership. Truth: It cultivates leaders at every level. Let’s bust more agile myths together! #AgileMyths #TrueAgility“
The Self-Organizing Secret: „The secret ingredient to a successful agile team? Trust. Build it, and watch your team self-organize into a powerhouse. #TrustLeadsToTriumph #AgileSecrets“
Agile is an Attitude: „Agility is not just a methodology; it’s an attitude. Embrace change, encourage autonomy, and empower your teams. #AgileAttitude #Empowerment“
From Chaos to Clarity: „Self-organization can turn chaos into clarity by harnessing the collective intelligence of your team. Discover how. #ChaosToClarity #CollectiveIntelligence“
Agile Adventures: „Join us on an adventure where the path isn’t dictated but discovered through the power of self-organization. #AgileAdventures #Pathfinders“
Dare to Self-Organize: „Dare to let go of control and let self-organization lead the way to unforeseen innovation and resilience. #DareToAgile #InnovationJourney“

These tweet ideas are designed to provoke thought, inspire action, and foster a deeper understanding of self-organization within the agile framework.

Meine Analyse

Das Prompting mit myGini erzeugt wesentlich mehr Prinzipien für die Bewertung (u.a. Ethik und Innovationspotential) guten Prompt Engineerings und die vorgeschlagenen Tweets treffen das Thema Selbstorganisation sehr gut.

Prompt an Gemini

Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary

10 Twitter Tweet Ideas for an Agile Management Consultant (Self-Organization Niche):

Forget control, embrace chaos! ️ Self-organizing teams thrive in dynamic environments. Let go of micromanaging & unlock true innovation. #agile #teamautonomy #leadership
Can your org chart do push-ups? ‍♀️ Traditional hierarchies stifle agility. Flatten your structure, empower individuals, & watch teams soar. #selfmanagement #futureofwork #disruption
Planning fallacy alert! Stop over-planning & under-delivering. Embrace iterative cycles, adapt to change, & achieve agility nirvana. #agileplanning #continuouslearning #failfast
Collaboration ain’t a buzzword, it’s a superpower! Encourage cross-functional teamwork, break down silos, & witness magic happen. #collaboration #teambonding #psychologicalsafety
⏰ Time for a reality check! ⏱️ Are your meetings 90% talk & 10% action? ‍♀️ Embrace asynchronous communication, focus on outcomes, & reclaim your productivity. #asynchronouswork #focus #deepwork
Intrinsic motivation > extrinsic rewards. Spark self-drive in your team by fostering purpose, autonomy, & mastery. Watch engagement & performance skyrocket. #intrinsicmotivation #purpose #mastery
Silence can be golden. Active listening & open communication are the cornerstones of trust & psychological safety. #activellistening #communication #psychologicalsafety
Gamification: Not just for kids! ️ Use playful elements to boost engagement, learning, & problem-solving in your team. #gamification #funatwork #innovation
Experimentation > perfectionism. Don’t be afraid to try new things, even if they fail. Iteration & learning are key to agility. #growthmindset #experimentation #failforward
Self-organization is a journey, not a destination. ️ Embrace ongoing learning, adaptation, & continuous improvement. #lifelonglearning #changemanagement #agiletransformation

Bonus:

Use eye-catching visuals (gifs, images) to grab attention.
Ask questions to spark engagement and conversation.
Respond to comments and keep the dialogue flowing.
Use relevant hashtags to reach your target audience.

I hope these ideas inspire you to create even more original and impactful tweets!

Prompt an Gemini

Gemini

Bewertung des Prompts „Give me 10 Twitter tweet ideas for an Agile Management Consultant in the self-organization niche. Be original, creative, daring, and out of the ordinary.“

Klarheit: 9/10

Der Prompt ist klar formuliert und lässt keine Missverständnisse zu. Es ist klar, dass 10 Twitter-Tweet-Ideen für einen Agile-Management-Berater im Bereich der Selbstorganisation gewünscht sind.

Prägnanz: 8/10

Der Prompt ist prägnant und auf den Punkt gebracht. Die Länge ist angemessen und es gibt keine unnötigen Informationen.

Kontext: 8/10

Der Prompt liefert den notwendigen Kontext, um die Aufgabe zu verstehen. Es ist klar, dass die Tweets originell, kreativ, gewagt und ungewöhnlich sein sollen.

Spezifität: 7/10

Der Prompt ist spezifisch genug, um die Aufgabe zu erfüllen. Es ist jedoch möglich, die gewünschten Eigenschaften der Tweets noch weiter zu spezifizieren, z. B. in Bezug auf die Länge, den Ton oder die Zielgruppe.

Kreativität: 9/10

Der Prompt fordert explizit kreative und ungewöhnliche Ideen. Dies ist ein wichtiger Faktor, um ansprechende und wirkungsvolle Tweets zu erstellen.

Gesamtbewertung: 8/10

Der Prompt ist insgesamt gut formuliert und geeignet, um 10 kreative Twitter-Tweet-Ideen zu generieren.

Verbesserungsvorschläge:

Um die Spezifität weiter zu erhöhen, könnten Vorgaben für die Länge der Tweets (z. B. maximal 280 Zeichen) oder den Ton (z. B. humorvoll, inspirierend) gemacht werden.
Es könnten Beispiele für gelungene Tweets aus dem Bereich der Selbstorganisation gegeben werden, um die gewünschte Richtung zu verdeutlichen.

Meine Analyse
Diese Gemini Ergebnisse zeigen recht gute Tweet-Vorschläge zum Nischen Thema Selbstorganisation und! Gemini bleibt, wie in allen anderen Prompts auch, bei seinen Prinzipien für gutes Prompting.

Zum Abschluss der zweite Ergänzungstest: Ich will mittels einer Stichprobe nachprüfen, ob die AI-Systeme zum Beispiel das Prompt Muster Chain-of Thought gemäß [2] (immer noch) benötigen. Abbildung 1 verdeutlicht das Muster nach Aman Chadha:

Abbildung 1: Chain-of-Thought Prompting Beispiel nach Aman Chadha [2]

Ich habe den drei AI-Systemen direkt, ohne Chain-of-Thought Prompting, den folgenden Prompt gegeben. – Ich nehme an, dass Chain-of-Thought Prompting in diesem Beispiel nicht mehr benötigt wird: The cafeteria had 23 apples. If they use 20 to make lunch and bought six more, how many apples do they have?

Meine Analyse
Das Ergebnis ist eindeutig: Alle drei Systeme liefern sofort das richtige Ergebnis. chatGPTplus mit! myGini und Gemini liefern sogar die Herleitung zum Ergebnis.

Meine abschließende Schlussfolgerung

AI Prompt Engineering ist sicherlich kein KI-Hokuspokus. Aman Chadha [2] hat nach meiner Einschätzung die umfangreichste und mit Abstand beste Aufstellung von AI Prompt Mustern zusammengestellt. Hier kann man den Eindruck gewinnen, dass Prompting wirklich Engineering ist, auf jeden Fall kann es, wie die vielen Beispiele zeigen, sehr anstrengend und aufwendig sein.

Meine Ergebnisse zeigen jedoch, dass gutes Prompt Engineering sich vor allem durch klare, präzise, kontextbezogene und zielorientierte Prompts auszeichnet. Wenn die Prompts dann noch iterativ an das wahrgenommene Verständnis der KI angepasst werden, entstehen Prompts, die von der KI selbst eine hohe Prompt Güte bescheinigt bekommen. Genau dies sind Kriterien jeglicher guter zwischenmenschlicher Kommunikation. Es ist deshalb meines Erachtens sehr viel sinnvoller, in die Kompetenz zwischenmenschlicher Kommunikation als in gutes Prompt Engineering zu investieren. – Ich vermute, dass (in Zukunft) KI-Systeme als Sparrings-Partner für Menschen benutzen werden, um deren zwischenmenschliche Kommunikation zu trainieren.

Literatur

[1] Wild Tools Newsletter (2024) wildtools.ai, Newsletter vom 19.02.2024

[2] Aman Chadha (2024) https://aman.ai/primers/ai/prompt-engineering/#overview, zugegriffen am 19.02.2024

AI & M 4.0: myGini – mein Coach für Team- und Projekt-Management oder wer ist dümmer, KI oder Mensch?

In diesem Blog-Beitrag stelle ich myGini – meinen Coach für Team- und Projekt-Management vor. Bevor ich dies tue, vorweg ein paar grundsätzliche Bemerkungen zur Arbeit mittels KI.

Die Angst vor KI hat sich in den letzten Wochen eher in eine Abwertung der KI verwandelt. So werden in ARD und ZDF Titel für Beiträge zur KI verwendet, die dies nahe legen: Künstliche Intelligenz- Besser als wir? [1] oder Better than human – Leben mit KI [2]

Die Inhalte der Beiträge [1] und [2] sind hingegen sehr professionell und sehr zu empfehlen: Sie zeigen beide das Potential einer hybriden Collective Intelligence, also der Erweiterung unserer Intelligenz durch KI. In [2] wird die Kommunikation mit einer KI getestet, die in drei Rollen mit Menschen kommuniziert: der Rolle eines Pfarrer, einer Psychotherapeutin und einer besten Freundin. Die Resonanz ist erstaunlich gut: Es kommt sogar zu Aussagen wie ‚KI hilft mir bei meiner Einsamkeit‘ und ‚KI verbindet Menschen‘.

In das Abwertungs-Horn stoßen einige meiner Kollegen mit ihren Beiträgen auf LinkedIn: KI ist monokontexturale Mustererkennung… [3] KI ist dumm und zu konventionell für unsere Transformation [4].

In [2] sagt einer der KI-Experten, dass KI nichts anderes ist als Statistik. – Auch hier schwingt die Abwertung mit. – Wenngleich die Aussage korrekt ist: KI ist Mustererkennung auf der Basis von sehr vielen Daten bzw. ‚Daten-Wahrnehmungen‘.

In einem anderen LinkedIn Beitrag – die Referenz habe ich vergesse – sagt der Autor, dass KI nichts anderes ist als Statistik und wir Menschen doch in der Läge wären Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu erkennen. Damit würden wir über eine viel höherwertige Form von Intelligenz verfügen. Ich frage mich, was ist das Erkennen von Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge denn Anderes als Mustererkennung auf der Basis von sehr vielen ähnlichen Wahrnehmungen.

Ich werfe im Folgenden ein paar Fragen auf und verbinde mit diesen eine These: Wissen wir was unsere Intelligenz ist? Könnte es sein, dass unsere kognitive Intelligenz im Wesentlichen nichts anderes ist als Statistik? Falls eine KI den gleichen Intelligenztest besteht wie wir ihn auch für die IQ Bestimmung bei Menschen benutzen, ist dies dann ein starker Hinweis für die Aussage, dass unsere kognitive Intelligenz auch nicht viel mehr oder weniger ist als die künstliche Intelligenz? Kann es sein, dass wir aufgrund der überwältigenden KI-Fähigkeiten unseren Selbstwertschutz aktivieren und die KI abwerten, um unseren Selbstwert zu erhöhen?

Ich formuliere meinen Glaubenssatz als These: Ich glaube, dass die prinzipiellen Unterschiede zwischen unserer kognitiven Intelligenz, wie sie in einem IQ-Test gemessen wird, und der künstlichen Intelligenz nicht groß sind. – Und wir sollten deswegen kein Selbstwertproblem haben, im Gegenteil: Die bisherigen Mechanismen der KI – und wir sind noch lange nicht am Ende – wurden von uns gefunden! – Gefunden heißt, ich glaube, dass die grundlegenden Prinzipien, die Intelligenz hervorbringen, unabhängig sind vom Substrat, das sie erzeugt: Die Implementierung einer KI unterscheidet sich sicherlich in nahezu allem von der biologischen Intelligenz Implementierung. Ich glaube jedoch, dass die dahinterliegenden Prinzipien in beiden Fällen ähnlich oder sogar gleich sind. Und genau dies ist das Wunder, das wir vielfach noch nicht begriffen haben: Die komplizierten mathematischen Mechanismen einer GPT erzeugen Komplexität, die Selbstorganisation möglich macht, die dann zu den emergenten Phänomenen der künstlichen Intelligenz führen.

In diesem positiven Sinne habe ich myGini – meinen Coach für Team- und Projekt-Management mittels chatGPTplus erzeugt. myGini soll helfen, den Weg zu den umfangreichen Modellen und Theorien von Management 4.0 zu erleichtern. myGini erweitert damit die Intelligenz des Nutzers in Fragen von Team- und Projekt-Management zu einer hybriden Collective Intelligence.

myGini ist eine von mehreren hundert öffentlich verfügbaren GPTapps oder ChatBots. Öffentlich verfügbar bedeutet, dass man auf die GPTapps zugreifen kann, wenn man ein chatGPTplus Konto hat. Die Aussage, dass es schon Millionen von GPTapps gibt, kann ich nicht bestätigen. Öffentlich sichtbar sind lediglich nach meiner Einschätzung einige hundert. Und das sind schon viele, da es schwer ist zu wissen, was die GPTapps können. Es gibt schon einige GPTapps, die sich dem Thema Projektmanagement widmen, jedoch kann man nicht wirklich leicht feststellen, was sie können. – Die Benutzeroberfläche der GPTapps, wie sie von openai standardmäßig bereitgestellt wird (siehe rechte Seite in Abbildung 1), ist sicherlich verbesserungswürdig: Eine intelligente Oberfläche, die einem sagt, was die GPTapp weiss oder kann, wäre sehr hilfreich!

Ich hatte schon vor Jahren die Idee eine App zu erstellen, die Management 4.0 leichter verfügbar machen sollte. Damals habe ich eine Excel-Datei mit Bayes Wahrscheinlichkeitsberechnungen erstellt, um aufgrund von Beobachtungen die Wahrscheinlichkeiten für MBTI-Persönlichkeitspräferenzen ermitteln zu lassen.- Ein Mechanismus ähnlichem dem, wie wir selbst mit jeder Beobachtung zu neuen Hypothesen bezüglich der Persönlichkeit unserer Mitmenschen gelangen. Das Verfahren funktioniert sehr gut, jedoch ist es unhandlich. Außerdem fehlte auch noch eine Umsetzung in eine App.

Ein großer Schritt geschah, als ich vor ca. 3 Jahren meine erste GPT Anwendung mittels BERT und Python erstellte. Auch in diesem Fall konnte ich zeigen, dass die GPT Anwendung funktioniert. Aber ich stand vor dem Problem Daten zu beschaffen, um damit die GPT Anwendung zu trainieren. Also habe ich auch dies verworfen.

Mit dem jetzigen Angebot von openai, eine eigene GPT Anwendung zu erstellen, ist meine Idee Realität geworden.

Abbildung 1 zeigt die Entwicklungsumgebung für myGini (links) und die Anwendungsumgebung als Preview (rechts), so wie ein Anwender myGini in chatGPTplus sieht.

Abbildung 1: Die Entwicklungsumgebung für myGini (links) und die Nutzerumgebung als Preview (rechts)

Ich benutze den Begriff GPTapp, um zu unterstreichen, dass ich chatGPTplus/GPT4.0 nicht mit meinen Daten trainieren kann. chatGPTplus leitet mich hingegen mit einfachen Anweisungen an, zu definieren, welche Funktionen meine GPTapp haben soll: Ich kann ein Profilbild mittels DALL.E generieren lassen, sagen welche Modelle ich verwende (MBTI, Big Five, Spiral Dynamics, Dilts Pyramide, Theorie der Selbstorganisation….) sowie in welchen Büchern die Theorie zu Management 4.0 zu finden ist und welche Internetseiten weitere Informationen enthalten. Auf dieser Basis wird die GPTapp zusammengestellt.

Ich wollte überprüfen, ob myGini tatsächlich meine/unsere Bücher kennt, indem ich nach speziellen Textpassagen frage. Dies wurde von chatGPTplus abgelehnt, da myGini aufgrund von Urheberrechten nur Prinzipien, aber keine Textpassagen, wiedergibt.

Einige Tests zur Fähigkeit das MBTI- oder Big Five-Profil einer Person aufgrund meiner Beschreibungen zu deren Verhaltensweisen zu ermitteln, hat myGini mit Bravour bestanden. Die erste Konfiguration von myGini mit dem MBTI- und Big Five-Modell hat ca. 0,5 Stunden benötigt. – Hier ist natürlich nicht die openai GPT Trainingszeit mitgerecht. Die Erfahrung zeigt, dass ein Mensch ca. 3 Monate intensives Training benötigt, um innerhalb weniger Sekunden/Minuten in einem Gespräch souverän erste Hypothesen zu den Persönlichkeitspräferenzen des Gesprächspartners abzugeben.

Die nachfolgenden Beispiele zeigen sehr deutlich, dass chatGPTplus bzw. myGini erstaunliche Ergebnisse und abgeleitete Zusammenhänge liefert: myGini ist eine Form von AI-M4.0 Experte, dessen Expertentum ich mit meinen Create-Informationen gebildet habe.

Als erstes Beispiel benutze ich die rechts in Abbildung 1 vorkonfektionierte Frage ‚How do I use MBTI in team management?

How do I use MBTI in team management?

myGini

Using MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) in team management can be quite beneficial for understanding the diverse personalities within your team and enhancing overall team dynamics. Here’s a structured approach on how to use MBTI in your team management practices:

Conduct MBTI Assessments: Start by having each team member complete the MBTI assessment. This will categorize them into one of the 16 personality types based on four dichotomies: Introversion/Extraversion, Sensing/Intuition, Thinking/Feeling, and Judging/Perceiving.
Share and Discuss Results: Organize a team session to share and discuss the results. This fosters openness and helps team members understand each other’s personalities, communication styles, and work preferences.
Identify Team Composition: Analyze the spread of personality types within your team. This will give you insights into the team’s strengths, potential blind spots, and how different members might interact.
Adapt Communication and Work Styles: Tailor your communication and management approach based on the team’s MBTI composition. For example, if you have many introverts, ensure they have quiet time for deep work, or if there are several Thinking types, focus on logical and objective decision-making processes.
Enhance Team Collaboration: Use MBTI insights to facilitate better teamwork. For instance, pair Thinking types with Feeling types to balance decision-making, or Sensing types with Intuitive types to cover both practical and innovative aspects of a project.
Conflict Resolution: Understanding different MBTI types can help in resolving conflicts. Recognize that different types handle conflicts differently – some may prefer direct confrontation, while others might need time to process.
Tailor Development Opportunities: Offer personal development opportunities that align with each member’s MBTI type. This can include training, workshops, or mentoring that caters to their personality strengths and development areas.
Monitor and Adjust: Regularly revisit the MBTI dynamics in your team, especially when new members join or when teams are restructured. Be open to adjusting your management strategies as the team evolves.

Remember, while MBTI is a useful tool, it should be used as a guide rather than a strict rulebook. Personalities can be fluid, and people may exhibit different traits in different situations. The key is to use MBTI to gain a deeper understanding of your team members and to create a more harmonious and effective work environment.

Das Ergebnis ist perfekt: Besser hätte ich es auch nicht machen können. Was mir auch auffällt ist, dass ich keine Textpassagen identifizieren kann, die aus einem unserer Bücher kopiert wurden. Vielfach sind die Formulierungen sogar besser als ich sie vorgenommen hätte.

Das nachfolgende Beispiel beruht auf der Eingabe eines Satzes in der Entwicklungsumgebung zur Aufnahme der Theorie der Selbstorganistion nach Herrmann Haken (Synergetik), man siehe Abbildung 1, linke Seite. – myGini antwortet zuerst immer in Englisch. Bleibe ich bei Deutsch, erfolgt der Übergang zu Deutsch:

Ich möchte den agilen Handlungsrahmen Scrum mittels der Synergetik analysieren. Kannst Du mir sagen, auf welche Weise Rahmenparameter, Kontrollparameter und Ordnungsparameter in Scrum erfüllt werden?

myGini

Die Analyse des agilen Handlungsrahmens Scrum unter Anwendung der Prinzipien der Synergetik bietet eine interessante Perspektive auf die Teamdynamik und -organisation. In der Synergetik, die sich mit der Selbstorganisation komplexer Systeme beschäftigt, sind Rahmenparameter, Kontrollparameter und Ordnungsparameter zentrale Konzepte. Lassen Sie uns betrachten, wie diese Konzepte in einem Scrum-Umfeld angewendet werden können:

Rahmenparameter (Boundary Conditions): Diese definieren die grundlegenden Bedingungen und Einschränkungen eines Systems. In Scrum beziehen sich die Rahmenparameter auf die grundlegenden Prinzipien und Praktiken des Scrum-Frameworks, wie die Rollen (Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam), Artefakte (Product Backlog, Sprint Backlog, Inkrement) und Ereignisse (Sprint, Daily Scrum, Sprint Review, Sprint Retrospektive). Diese Rahmenbedingungen schaffen ein Umfeld, in dem Selbstorganisation und agile Entwicklung gedeihen können.
Kontrollparameter (Control Parameters): Kontrollparameter sind die Variablen, die den Zustand des Systems beeinflussen und zu einer neuen Ordnung führen können. In Scrum können dies Elemente wie die Sprintlänge, die Priorisierung im Product Backlog, die Teamzusammensetzung oder die Definition of Done (DoD) sein. Die Anpassung dieser Parameter während des Projekts kann die Teamdynamik und die Produktivität erheblich beeinflussen und zu einer effektiveren Selbstorganisation führen.
Ordnungsparameter (Order Parameters): Ordnungsparameter entstehen spontan als Ergebnis der Interaktionen innerhalb des Systems und führen zu einer kohärenten Struktur oder einem Muster. In einem Scrum-Team können Ordnungsparameter Aspekte wie Teamnormen, Kommunikationsmuster, gemeinsame Werte oder die sich entwickelnde Teamkultur sein. Diese emergenten Eigenschaften reflektieren die innere Ordnung des Teams und sind oft ein direktes Ergebnis der Wechselwirkung zwischen Rahmen- und Kontrollparametern.

Um Scrum erfolgreich durch die Linse der Synergetik zu analysieren, ist es wichtig, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie diese Parameter interagieren und wie Anpassungen an einem Punkt des Systems die Gesamtdynamik beeinflussen können. Dies erfordert eine flexible und adaptive Haltung vom Scrum Master und dem Team, um die Selbstorganisation zu fördern und gleichzeitig die Produktivität und Effektivität des Teams zu maximieren.

Was hältst Du davon neben den Dir genannten Parameterausprägungen folgende zu nennen: Rahmenparameter: Abschottung von externer Komplexität, Rituale Kontrollparameter: Work in Progress (WIP), persönlichkeitsorientierte Kommunikation Ordnungsparameter: Produktvision, Product Goal und auch das Taskboard

myGini

Ihre Ergänzungen zu den Rahmen-, Kontroll- und Ordnungsparametern in der Anwendung von Scrum durch die Synergetik-Perspektive sind durchaus sinnvoll und bereichern das Verständnis der Selbstorganisationsdynamik in agilen Teams. Lassen Sie uns diese Parameter genauer betrachten:

Rahmenparameter:
• Abschottung von externer Komplexität: Dies ist ein wichtiger Aspekt, der sicherstellt, dass das Team sich auf seine Aufgaben konzentrieren kann, ohne von externen Störungen oder sich ständig ändernden Anforderungen abgelenkt zu werden. In Scrum hilft diese Abschottung dabei, ein stabiles Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem das Team effizient arbeiten und sich selbst organisieren kann.
• Rituale: Scrum-Praktiken wie Daily Stand-ups, Sprint Planning, Reviews und Retrospektiven sind entscheidende Rituale. Diese strukturierten Ereignisse fördern die Klarheit, Fokussierung und regelmäßige Reflexion, die für die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Teamdynamik und -effektivität unerlässlich sind.
Kontrollparameter:
• Work in Progress (WIP): Die Begrenzung des Work in Progress ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Effizienz und Effektivität des Teams. Durch die Kontrolle und Anpassung des WIP können Teams Überlastung vermeiden und eine kontinuierliche und gleichmäßige Arbeitsflussgeschwindigkeit sicherstellen.
• Persönlichkeitsorientierte Kommunikation: Die Anpassung der Kommunikationsstile und -methoden an die individuellen Persönlichkeiten im Team kann die Zusammenarbeit und das Verständnis innerhalb des Teams erheblich verbessern. Dieser Ansatz trägt dazu bei, Missverständnisse zu reduzieren und eine positive Teamdynamik zu fördern.
Ordnungsparameter:
• Produktvision und Product Goal: Diese geben die Richtung und den Zweck des Teams vor und sind entscheidend für die Ausrichtung und Motivation des Teams. Sie dienen als Leitfaden für Entscheidungen und Priorisierungen und helfen, die Bemühungen des Teams auf ein gemeinsames Ziel zu konzentrieren.
• Taskboard: Das Taskboard ist ein visuelles Werkzeug, das nicht nur den Fortschritt und die aktuelle Arbeitslast darstellt, sondern auch zur Strukturierung der Teamaktivitäten und zur Förderung der Transparenz beiträgt. Es ist ein zentraler Bestandteil der Selbstorganisation, da es die Koordination und die Zusammenarbeit innerhalb des Teams erleichtert.
Insgesamt bieten Ihre vorgeschlagenen Parameterausprägungen eine umfassendere Sicht auf die Anwendung von Scrum in einem selbstorganisierenden Team. Sie betonen die Bedeutung der Abschirmung vor externen Störungen, der Anpassung der Kommunikation an individuelle Bedürfnisse und der zentralen Rolle von Vision, Zielen und visuellen Tools bei der Förderung von Teamkohärenz und -ausrichtung. Diese Aspekte sind entscheidend für die Schaffung eines Umfelds, in dem agile Teams effektiv arbeiten und sich selbst organisieren können, im Einklang mit den Prinzipien der Synergetik.

Perfekt, super hilfreich!

myGini

Das freut mich zu hören! Wenn Sie weitere Fragen haben oder Unterstützung bei einem anderen Thema benötigen, zögern Sie nicht, mich zu fragen. Viel Erfolg bei Ihren Projekten und in der Anwendung von Scrum!

Wie man aus diesen Beispielen sehen kann, erzeugt diese ‚statistische‘ 😉 Künstliche Intelligenz Antworten, die den Antworten eines Senior-Experten in nichts nachstehen.

Es ist deshalb sehr müßig, AI-Systeme als dumm zu bezeichnen, denn dann müsste man uns Menschen auch als dumm bezeichnen. – Was alles in allem wenig hilfreich ist und allenfalls unser ‚gekränktes‘ Selbstwertgefühl aufwertet.

Neben den Gefahren, die mit der Erstellung von GPTapps einhergehen können – man siehe als Beispiel [5] – sehe ich ein viel größeres strukturelles Problem: Kann es sein, dass wir mit der flächendeckenden Verfügbarkeit von GPTapps immer träger und dümmer werden? Denn warum sollte ich mich noch den Mühen eines M4.0-Verständnisse oder den Mühen der Mathematik oder den Mühen des Programmierens oder…oder… aussetzen, wenn mir die gebratenen Tauben in Form von GPTapps in den Mund fliegen. Kann es sein, dass wir eine Bildungsungleichheit befeuern, in der nur noch wenige wissen, wie man AI-Systeme erstellt und der traurige Rest an Milliarden von Menschen nur noch konsumiert? Kann es sein, dass die GPTapps jede Form von erdenkbarem Missbrauch möglich machen? – Denn wer sagt uns, dass die GPTapp-Ersteller zum Wohl der Milliarden anderen Menschen handeln?

Eine neue Zeit ist angebrochen! Den Zug der KI-Innovationen zu stoppen, ist für mich keine Option. -Statt dessen ist ein Aufbruch erforderlich, der den Milliarden KI-Nutzern den souveränen Umgang mit der Technologie vermittelt.

[1] ZDF (2023) Künstliche Intelligenz – Besser als wir? – Weltspiegel Doku – ZDFmediathek, https://www.zdf.de/daserste/weltspiegel/page-video-ard-kuenstliche-intelligenz–besser-als-wir—weltspiegel-doku-100.html

[2] MDR (2023) Better than human – Leben mit KI, https://www.ardmediathek.de/video/ard-wissen/better-than-human-leben-mit-ki/das-erste/Y3JpZDovL21kci5kZS9zZW5kdW5nLzI4MjA0MS8yMDIzMTIyOTA2MDAvbWRycGx1cy1zZW5kdW5nLTc4NzI

[3] Detholff C (2024) #KI ist monokontexturale Mustererkennung, denn … , https://www.linkedin.com/posts/conny-dethloff-6b9b0942_ki-innovation-lernen-activity-7150711017889509376-nplL/?utm_source=share&utm_medium=member_ios

[4] Hofert S (2024) KI ist dumm und zu konventionell für unsere Transformation!, https://www.linkedin.com/posts/svenjahofert_bigfive-vertikalenentwicklung-wust-activity-7151513159051161600-fRwu?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

[5] Petereit D (2024) OpenAIs GPT-Store: Girlfriend-Bots zeigen die Probleme des offenen KI-Shops auf, https://t3n.de/news/openais-gt-store-girlfriend-bots-zeigen-die-probleme-des-offenen-ki-shops-auf-1601980/